We address the question of performance of large-scale networks with distributed feedback control. We consider networked dynamical systems with single and double integrator dynamics, subject to distributed disturbances. We focus on two types of problems. First, we consider problems modeled over regular lattice structures. Here, we treat consensus and vehicular formation problems and evaluate performance in terms of measures of “global order”, which capture the notion of network coherence. Second, we consider electric power networks, which we treat as dynamical systems modeled over general graphs. Here, we evaluate performance in terms of the resistive power losses that are incurred in maintaining network synchrony. These losses are associated with transient power flows that are a consequence of “local disorder” caused by lack of synchrony. In both cases, we characterize fundamental limitations to performance as networks become large. Previous studies have shown that such limitations hold for coherence in networks with regular lattice structures. These imply that connections in 3 spatial dimensions are necessary to achieve full coherence, when the controller uses static feedback from relative measurements in a local neighborhood. We show that these limitations remain valid also with dynamic feedback, where each controller has an internal memory state. However, if the controller can access certain absolute state information, dynamic feedback can improve performance compared to static feedback, allowing also 1-dimensional formations to be fully coherent. For electric power networks, we show that the transient power losses grow unboundedly with network size. However, in contrast to previous results, performance does not improve with increased network connectivity. We also show that a certain type of distributed dynamic feedback controller can improve performance by reducing losses, but that their scaling with network size remains an important limitation. / <p>QC 20160504</p>

Магистерская диссертация Оглуздина К.А. "Когнитивная модель агента в качестве интеллектуальной системы, взаимодействующей с внешней средой" посвящена проблеме моделирования когнитивных агентов. В XX веке разрабатывались особого типа машины, которые могли бы осуществлять мыслительную деятельность, сопоставимую с человеческой. Этот проект был назван искусственный интеллект. Исчерпывающие представления об области искусственного интеллекта можно получить из работ С. Рассела, П. Норвинга, Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелова Д. А., Редько В. Г. и других. Объектом исследования являются искусственные интеллектуальные системы, а предметом - искусственные интеллектуальные агенты. Целью исследования является выявление основных свойств искусственных интеллектуальных агентов. Работа состоит из двух частей, каждая из которых поделена на два раздела. В первой части работы, в первом блоке изучается понятие интеллекта и его особенностей относительно естественных и искусственных систем, а второй блок посвящен анализу понятия агент, рассмотрению классификаций искусственных агентов в целом, и когнитивных агентов в частности. Во второй части работы, в первом блоке мы рассматриваем архитектуры когнитивных агентов, а также проведён их сравнительный анализ. Второй блок посвящен проблеме взаимодействия агентов в многоагентной системе. / Master's thesis of Ogluzdin K.A. "The cognitive agent model as an intellectual system interacting with the external environment" is devoted to the modeling of cognitive agents. In XX century, there was developed a special type of machine that could perform mental activity comparable to that of the human. This project was called artificial intelligence. Comprehensive understanding of the field of artificial intelligence can be obtained from the works of S. Russell, P. Norvinga, M.G. Haase-Rapoport, D.A. Pospelov, V.G. Redko and others. The object of study is the artificial intelligence system, and the subject is artificial intelligent agents. The aim of the study is to identify the basic properties of artificial intelligent agents. The paper consists of two parts, each of which is divided into two blocks. In the first part, in the first block there is studied the concept of intelligence and its features with respect to natural and artificial systems, while the second block is devoted to the analysis of the concept of agent, considering the classification of artificial agents in general, and cognitive agents in particular. In the second part, there is studied in the first section the architecture of cognitive agents, and there is conducted comparative analysis. The second block is devoted to the interaction between agents in multi-agent system.

В работе производиться анализ многоагентных интеллектуальных систем, их различия, способы и направления применения. Описываются программы и методы создания аудио управляемого синтеза лица. Также обсуждаются различные цифровые голосовые помощники, виртуальные агенты. Рассматривается гипотеза и перспективы создания визуального виртуального цифрового помощника для средств массовой информации. / The paper analyzes multi-agent intelligent systems, their differences, ways and directions of application. Programs and methods for creating audio-controlled face synthesis are described. Various digital voice assistants and virtual agents are also discussed. The hypothesis and prospects of creating a visual virtual digital assistant for mass media are considered.

No description available.

In the past decade, the integration of spatiotemporal constraints into control systems has emerged as a crucial necessity, driven by the demand for enhanced performance, guaranteed safety, and the execution of complex tasks. Spatiotemporal constraints involve criteria that are dependent on both space and time, which can be represented by time-varying constraints in nonlinear control systems. Funnel-based control methods provide computationally tractable and robust feedback control laws to enforce time-varying constraints in uncertain nonlinear systems. This thesis begins by exploring the application of funnel-based control designs to address performance specifications in coordinate-free formation control of multi-agent systems. Moreover, we develop new robust feedback control schemes dealing with coupled spatiotemporal constraints in uncertain nonlinear systems that cannot be directly addressed by conventional funnel-based control methods. In the first part of the thesis, we present a novel coordinate-free formation control scheme for directed leader-follower multi-agent systems, exhibiting almost global convergence to the desired shape. The synthesis of fully decentralized robust controllers for agents is achieved through the application of the Prescribed Performance Control (PPC) method. This method imposes spatiotemporal funnel constraints on each agent's formation errors, ensuring a predefined transient and steady-state performance while maintaining robustness to system uncertainties. The core idea in this work is the utilization of bipolar coordinates to achieve orthogonal (decoupled) formation errors for each follower agent. This approach not only ensures the global convergence to the desired shape but also facilitates the effective application of the PPC method. In the second part of the thesis, first, we introduce a novel approach that extends funnel-based control schemes to deal with a specific class of time-varying hard and soft constraints. In this work, we employ an online Constraint Consistent Funnel (CCF) planning scheme to tackle couplings between hard and soft constraints. By satisfying these CCF constraints, we ensure adherence to hard (safety) constraints, while soft (performance) constraints are met only when they do not conflict with the hard constraints. Subsequently, we directly employ the PPC design method to craft a robust, low-complexity control law, ensuring that the system's outputs consistently stay within the online planned CCF constraints. In subsequent work, we tackle the challenge of satisfying a generalized class of potentially coupled time-varying output constraints. We show that addressing multiple constraints effectively boils down to formulating a single consolidating constraint. Ensuring the fulfillment of this consolidating constraint guarantees both convergence to and invariance of the time-varying output-constrained set within a user-defined finite time. Building on the PPC design method, we introduce a novel, robust low-complexity feedback control framework to handle this issue in uncertain high-order MIMO nonlinear control systems. Additionally, we present a mechanism for online modification of the consolidating constraint to secure a least-violating solution when constraint infeasibilities occur for an unknown time interval. / Under det senaste decenniet har integrationen av bivillkor i tid och rum för reglersystem framstått som en nödvändighet, driven av efterfrågan på förbättrad prestanda, garanterad säkerhet och utförandet av komplexa uppgifter. Bivillkor i tid och rum för icke-linjära reglersystem kan representeras av tidsvarierande bivillkor. Trattbaserade reglermetoder ("funnel-based control") tillhandahåller beräkningsmässigt hanterbara och robusta återkopplingslagar för att garantera tidsvarier-ande bivillkor i osäkra icke-linjära system. Denna avhandling börjar med att utforska tillämpningen av trattbaserade kontrollmetoder för att hantera prestanda-specifikationer i koordinatfri formationskontroll av multiagentsystem. Dessutom utvecklar vi nya robusta återkopplingslagar som hanterar kopplade bivillkor i tid och rum för osäkra icke-linjära system som inte direkt kan hanteras av konventionella trattbaserade kontrollmetoder. I den första delen av avhandlingen presenterar vi en ny koordinatfri formationskontrollmetod för riktade ledare-följare multiagentsystem, vilken uppvisar nästan global konvergens till den önskade formen. Syntesen av helt decentraliserade robusta regulatorer för agenter uppnås genom tillämpning av Prescribed Performance Control (PPC)-metoden. Denna metod lägger på trattbivillkor i tid och rum på varje agents formationsfel och säkerställer en fördefinierad transient och stationär prestanda samtidigt som robusthet mot systemosäkerheter bibehålls. Kärnan i detta arbete är användningen av bipolära koordinater för att uppnå ortogonala (frikopplade) formationsfel för varje följande agent. Detta tillvägagångssätt säkerställer inte bara global konvergens till den önskade formen utan underlättar också en effektiva tillämpning av PPC-metoden. I den andra delen av avhandlingen introducerar vi först ett nytt tillvägagångssätt som utökar trattbaserade kontrollmetoder för att hantera en specifik klass av tidsvar-ierande hårda och mjuka bivillkor. I detta arbete använder vi en online Constraint Consistent Funnel (CCF)-planeringsmetod för att tackla sammankopplingar mellan hårda och mjuka bivillkor. Genom att uppfylla dessa CCF-bivillkor säkerställer vi efterlevnad av hårda (säkerhets-) bivillkor, medan mjuka (prestanda-) bivillkor uppfylls endast när de inte strider mot de hårda bivillkoren. Därefter tillämpar vi direkt PPC-designmetoden för att utforma en robust reglerlag med låg komplexitet som säkerställer att systemets utsignal konsekvent håller sig inom de online planerade CCF-bivillkoren. Därefter hanterar vi utmaningen med att uppfylla en generaliserad klass av potentiellt kopplade tidsvarierande utsignals-bivillkor. Vi visar att effektiv hantering av flera bivillkor i grund och botten handlar om att formulera ett sammanfattande bivillkor. Uppfyllandet av detta sammanfattande bivillkor garanterar både konvergens till och invarians av den tidsvarierande mängden som uppfyller utsignalsbivillkoren, inom en användardefinierad begränsad tid. Baserat på PPC-designmetoden introducerar vi en ny, robust återkopplingsregulatorstruktur för att hantera detta problem i osäkra högordnings MIMO icke-linjära reglersystem. Dessutom presenterar vi en mekanism för online-modifiering av det sammanfattande bivillkoret för att säkra en lösning med minsta möjliga kränkning då bivillkoren blir omöjliga att uppfylla under en okänd tidsperiod. / <p>QC 20231229</p>

Tesis por compendio / [ES] Los seres humanos somos por naturaleza seres afectivos, las emociones, el estado de ánimo, nuestra personalidad, o nuestras relaciones con los demás guían nuestras motivaciones y nuestras decisiones. Una de las principales habilidades cognitivas relacionadas con el afecto es la empatía. La empatía es un constructo psicológico cuya definición ha ido evolucionando a lo largo de los años y cuyo significado hace referencia a un amplio abanico de competencias afectivas y cognitivas que son fundamentales en el desarrollo del ser humano como ser social. El uso de la empatía en el ámbito de la inteligencia artificial puede revolucionar la forma en la que interactuamos con las máquinas así como la forma en la que simulamos el comportamiento humano. Por otro lado, hay que tener en cuenta que los seres humanos habitualmente acudimos al uso de distintas palabras como ``triste'' o ``contento'' para expresar o verbalizar el estado afectivo. Sin embargo, estas palabras son simplificaciones que abarcan un amplio espectro de procesos cognitivos y estados mentales. Además, hay que considerar que estas palabras tienen una alta dependencia del idioma y la cultura en la que se utilizan. Por tanto, los modelos de representación computacional de los estados afectivos deben se capaces de adaptarse a distintos entornos culturales y de permitir que un agente exprese o represente, mediante palabras, un determinado estado afectivo. En esta tesis se propone un nuevo modelo de agente empático capaz de adaptar su comportamiento a distintos entornos culturales. Para ello, en primer lugar, se presenta una nueva metodología basada en la experimentación para adaptar un espacio de representación de emociones basado en las dimensiones del placer y la activación para la simulación y el reconocimiento computacional afectivo a diferentes entornos culturales. Los resultados del experimento realizado con hispanohablantes europeos se utilizan para proporcionar un nuevo modelo basado en la lógica difusa para representar estados afectivos en las dimensiones de placer y activación utilizando un enfoque de coordenadas polares. Para demostrar que las diferencias culturales afectan a los valores de placer y activación asociados a cada emoción, el experimento se repitió con participantes portugueses y suecos. En segundo lugar, se presenta un nuevo modelo de elicitación de emociones en agentes afectivos que utiliza lógica difusa. Las emociones generadas en el agente por las reglas de valoración difusa se expresan en el modelo de representación del afecto resultante de los experimentos previamente descritos. Además, se propone un nuevo proceso de regulación del afecto que adapta el estado de ánimo del agente, representado mediante un vector en el espacio placer-activación, cada vez que una emoción es elicitada. En tercer lugar, se propone una formalización de la sintaxis, la semántica y el ciclo de razonamiento de AgentSpeak para permitir el desarrollo de agentes afectivos con capacidades empáticas. Partiendo de las teorías de valoración empática y regulación empática, se modifica la estructura de razonamiento del agente para permitir que la empatía afecte al proceso de toma de decisiones. Finalmente, se presenta un modelo de agente pedagógico empático para la educación sobre buenas prácticas en el uso de las redes sociales. El agente es capaz de reconocer la emoción del usuario cuando interactúa con la red social. En base a la emoción del usuario y su comportamiento en la red social, el agente estima un plan para educar al usuario en el uso correcto y seguro de las redes sociales. / [CA] Els éssers humans som per naturalesa éssers afectius, les emocions, l'estat d'ànim, la nostra personalitat o les nostres relacions amb els altres guien les nostres motivacions i les nostres decisions. Una de les habilitats cognitives principals relacionades amb l'afecte és l'empatia. L'empatia és un constructe psicològic la definició del qual ha anat evolucionant al llarg dels anys i el significat del qual fa referència a un ampli ventall de competències afectives i cognitives que són fonamentals en el desenvolupament de l'ésser humà com a ésser social. L'ús de l'empatia en l'àmbit de la intel·ligència artificial pot revolucionar la forma en la qual interactuem amb les màquines així com la forma en què simulem el comportament humà. D'altra banda, cal tenir en compte que els éssers humans habitualment acudim a l'ús de diferents paraules com ``trist'' o ``content'' per expressar o verbalitzar l'estat afectiu. Tot i això, aquestes paraules són simplificacions que abasten un ampli espectre de processos cognitius i estats mentals. A més, cal considerar que aquestes paraules tenen una alta dependència de l'idioma i la cultura en què s'utilitzen. Per tant, els models de representació computacional dels estats afectius han de ser capaços d'adaptar-se a diferents entorns culturals i de permetre que un agent expresse o represente, mitjançant paraules, un estat afectiu determinat. En aquesta tesi es proposa un nou model d'agent empàtic capaç d'adaptar el seu comportament a diferents entorns culturals. Per això, en primer lloc, es presenta una metodologia nova basada en l'experimentació per adaptar un espai de representació d'emocions basat en les dimensions del plaer i l'activació per a la simulació i el reconeixement computacional afectiu a diferents entorns culturals. Els resultats de l'experiment realitzat amb hispanoparlants europeus es fan servir per proporcionar un nou model basat en la lògica difusa per representar estats afectius en les dimensions de plaer i activació mitjançant un enfocament de coordenades polars. Per demostrar que les diferències culturals afecten els valors de plaer i activació associats a cada emoció, l'experiment es va repetir amb participants portuguesos i suecs. En segon lloc, es presenta un nou model d'elicitació d'emocions en agents afectius que fa servir lògica difusa. Les emocions generades a l'agent per les regles de valoració difusa s'expressen en el model de representació de l'afecte resultant dels experiments descrits prèviament. A més, es proposa un nou procés de regulació de l'afecte que adapta l'estat d'ànim de l'agent, representat mitjançant un vector a l'espai plaer-activació, cada cop que una emoció és elicitada. En tercer lloc, es proposa una formalització de la sintaxi, semàntica i cicle de raonament d'AgentSpeak per permetre el desenvolupament d'agents afectius amb capacitats empàtiques. Partint de les teories de valoració empàtica i regulació empàtica, es modifica l'estructura de raonament de l'agent per permetre que l'empatia afecti el procés de presa de decisions. Finalment, es presenta un model d'agent pedagògic empàtic per a l'educació sobre bones pràctiques en l'ús de les xarxes socials. L'agent és capaç de reconèixer l'emoció de l'usuari quan interactua amb la xarxa social. En base a l'emoció de l'usuari i el seu comportament a la xarxa social, l'agent estima un pla per educar l'usuari en l'ús correcte i segur de les xarxes socials. / [EN] Human beings are, by nature, affective beings; our emotions, moods, personality, or relationships with others guide our motivations and our decisions. One of the main cognitive abilities related to affect is empathy. Empathy is a psychological construct whose definition has evolved over the years and whose meaning refers to a wide range of affective and cognitive competencies that are fundamental in the development of human beings as social beings. The use of empathy in the field of artificial intelligence can revolutionize the way we interact with machines as well as the way we simulate human behavior. On the other hand, it must be considered that human beings usually resort to the use of different words such as ``sad'' or ``happy'' to express or verbalize our affective state. However, these words are simplifications that cover a wide spectrum of cognitive processes and mental states. Moreover, it should be considered that these words have a high dependence on the language and culture in which they are used. Therefore, computational representation models of affective states must adaptable to different cultural environments and to allow an agent to express or represent, by means of words, a given affective state. In this thesis, a new model of empathic agent capable of adapting its behavior to different cultural environments is proposed. To this end, first, a new experiment-based methodology to adapt an emotion representation space based on the dimensions of pleasure and arousal for simulation and affective computational recognition to different cultural environments is presented. The results of an experiment conducted with European Spanish speakers are used to provide a new fuzzy logic-based model for representing affective states in the dimensions of pleasure and arousal using a polar coordinate approach. To prove that cultural differences affect the pleasure and arousal values associated with each emotion, the experiment was replicated with Portuguese and Swedish participants. Secondly, a new model of emotion elicitation in affective agents using fuzzy logic is presented. The emotions generated in the agent by the fuzzy appraisal rules are expressed in the model of affect representation resulting from the previously described experiments. In addition, a new affect regulation process is proposed to adapt the agent's mood, represented by a vector in the pleasure-arousal space, when an emotion is elicited. Third, a formalization of the syntax, semantics and reasoning cycle of AgentSpeak to enable the development of affective agents with empathic capabilities is presented. Drawing on the theories of empathic appraisal and empathic regulation, the agent's reasoning structure is modified to allow empathy to affect the decision-making process. Finally, a model of an empathic pedagogical agent for education on good practices in the use of social networks is introduced. The agent is able to recognize the user's emotion when interacting with the social network. Based on the user's emotion and behavior in the social network, the agent estimates a plan to educate the user in the correct and secure use of social networks. / This thesis has been partially supported by the Generalitat Valenciana and European Social Fund by the FPI grant ACIF/2017/085 and by the Spanish Government project PID2020- 113416RB-I00. / Taverner Aparicio, JJ. (2022). A BDI Empathic Agent Model Based on a Multidimensional Cross-Cultural Emotion Representation [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/181181 / Compendio

Tesis por compendio / [ES] La proliferación de sistemas autónomos y su creciente integración en la vida humana cotidiana han abierto nuevas fronteras de investigación y desarrollo. Dentro de este ámbito, la presente tesis se adentra en las aplicaciones multifacéticas de los LLMs (Large Language Models), técnicas de DL (Deep Learning) y algoritmos de optimización en el ámbito de estos sistemas autónomos. A partir de los principios de los métodos potenciados por la Inteligencia Artificial (IA), los estudios englobados en este trabajo convergen en la exploración y mejora de distintos sistemas autónomos que van desde sistemas de platooning de camiones en sistemas de comunicaciones Beyond 5G (B5G), Sistemas Multi-Agente (SMA), Vehículos Aéreos No Tripulados (UAV), estimación del área de incendios forestales, hasta la detección temprana de enfermedades como el glaucoma. Un enfoque de investigación clave, perseguido en este trabajo, gira en torno a la implementación innovadora de controladores PID adaptativos en el platooning de vehículos, facilitada a través de la integración de los LLMs. Estos controladores PID, cuando se infunden con capacidades de IA, ofrecen nuevas posibilidades en términos de eficiencia, fiabilidad y seguridad de los sistemas de platooning. Desarrollamos un modelo de DL que emula un controlador PID adaptativo, mostrando así su potencial en las redes y radios habilitadas para IA. Simultáneamente, nuestra exploración se extiende a los sistemas multi-agente, proponiendo una Teoría Coevolutiva Extendida (TCE) que amalgama elementos de la dinámica coevolutiva, el aprendizaje adaptativo y las recomendaciones de estrategias basadas en LLMs. Esto permite una comprensión más matizada y dinámica de las interacciones estratégicas entre agentes heterogéneos en los SMA. Además, nos adentramos en el ámbito de los vehículos aéreos no tripulados (UAVs), proponiendo un sistema para la comprensión de vídeos que crea una log de la historia basada en la descripción semántica de eventos y objetos presentes en una escena capturada por un UAV. El uso de los LLMs aquí permite razonamientos complejos como la predicción de eventos con mínima intervención humana. Además, se aplica una metodología alternativa de DL para la estimación del área afectada durante los incendios forestales. Este enfoque aprovecha una nueva arquitectura llamada TabNet, integrada con Transformers, proporcionando así una estimación precisa y eficiente del área. En el campo de la salud, nuestra investigación esboza una metodología exitosa de detección temprana del glaucoma. Utilizando un enfoque de entrenamiento de tres etapas con EfficientNet en imágenes de retina, logramos una alta precisión en la detección de los primeros signos de esta enfermedad. A través de estas diversas aplicaciones, el foco central sigue siendo la exploración de metodologías avanzadas de IA dentro de los sistemas autónomos. Los estudios dentro de esta tesis buscan demostrar el poder y el potencial de las técnicas potenciadas por la IA para abordar problemas complejos dentro de estos sistemas. Estas investigaciones en profundidad, análisis experimentales y soluciones desarrolladas arrojan luz sobre el potencial transformador de las metodologías de IA en la mejora de la eficiencia, fiabilidad y seguridad de los sistemas autónomos, contribuyendo en última instancia a la futura investigación y desarrollo en este amplio campo. / [CA] La proliferació de sistemes autònoms i la seua creixent integració en la vida humana quotidiana han obert noves fronteres de recerca i desenvolupament. Dins d'aquest àmbit, la present tesi s'endinsa en les aplicacions multifacètiques dels LLMs (Large Language Models), tècniques de DL (Deep Learning) i algoritmes d'optimització en l'àmbit d'aquests sistemes autònoms. A partir dels principis dels mètodes potenciats per la Intel·ligència Artificial (IA), els estudis englobats en aquest treball convergeixen en l'exploració i millora de diferents sistemes autònoms que van des de sistemes de platooning de camions en sistemes de comunicacions Beyond 5G (B5G), Sistemes Multi-Agent (SMA), Vehicles Aeris No Tripulats (UAV), estimació de l'àrea d'incendis forestals, fins a la detecció precoç de malalties com el glaucoma. Un enfocament de recerca clau, perseguit en aquest treball, gira entorn de la implementació innovadora de controladors PID adaptatius en el platooning de vehicles, facilitada a través de la integració dels LLMs. Aquests controladors PID, quan s'infonen amb capacitats d'IA, ofereixen noves possibilitats en termes d'eficiència, fiabilitat i seguretat dels sistemes de platooning. Desenvolupem un model de DL que emula un controlador PID adaptatiu, mostrant així el seu potencial en les xarxes i ràdios habilitades per a IA. Simultàniament, la nostra exploració s'estén als sistemes multi-agent, proposant una Teoria Coevolutiva Estesa (TCE) que amalgama elements de la dinàmica coevolutiva, l'aprenentatge adaptatiu i les recomanacions d'estratègies basades en LLMs. Això permet una comprensió més matissada i dinàmica de les interaccions estratègiques entre agents heterogenis en els SMA. A més, ens endinsem en l'àmbit dels Vehicles Aeris No Tripulats (UAVs), proposant un sistema per a la comprensió de vídeos que crea un registre de la història basat en la descripció semàntica d'esdeveniments i objectes presents en una escena capturada per un UAV. L'ús dels LLMs aquí permet raonaments complexos com la predicció d'esdeveniments amb mínima intervenció humana. A més, s'aplica una metodologia alternativa de DL per a l'estimació de l'àrea afectada durant els incendis forestals. Aquest enfocament aprofita una nova arquitectura anomenada TabNet, integrada amb Transformers, proporcionant així una estimació precisa i eficient de l'àrea. En el camp de la salut, la nostra recerca esbossa una metodologia exitosa de detecció precoç del glaucoma. Utilitzant un enfocament d'entrenament de tres etapes amb EfficientNet en imatges de retina, aconseguim una alta precisió en la detecció dels primers signes d'aquesta malaltia. A través d'aquestes diverses aplicacions, el focus central continua sent l'exploració de metodologies avançades d'IA dins dels sistemes autònoms. Els estudis dins d'aquesta tesi busquen demostrar el poder i el potencial de les tècniques potenciades per la IA per a abordar problemes complexos dins d'aquests sistemes. Aquestes investigacions en profunditat, anàlisis experimentals i solucions desenvolupades llançen llum sobre el potencial transformador de les metodologies d'IA en la millora de l'eficiència, fiabilitat i seguretat dels sistemes autònoms, contribuint en última instància a la futura recerca i desenvolupament en aquest ampli camp. / [EN] The proliferation of autonomous systems, and their increasing integration with day-to-day human life, have opened new frontiers of research and development. Within this scope, the current thesis dives into the multifaceted applications of Large Language Models (LLMs), Deep Learning (DL) techniques, and Optimization Algorithms within the realm of these autonomous systems. Drawing from the principles of AI-enhanced methods, the studies encapsulated within this work converge on the exploration and enhancement of different autonomous systems ranging from B5G Truck Platooning Systems, Multi-Agent Systems (MASs), Unmanned Aerial Vehicles, Forest Fire Area Estimation, to the early detection of diseases like Glaucoma. A key research focus, pursued in this work, revolves around the innovative deployment of adaptive PID controllers in vehicle platooning, facilitated through the integration of LLMs. These PID controllers, when infused with AI capabilities, offer new possibilities in terms of efficiency, reliability, and security of platooning systems. We developed a DL model that emulates an adaptive PID controller, thereby showcasing its potential in AI-enabled radio and networks. Simultaneously, our exploration extends to multi-agent systems, proposing an Extended Coevolutionary (EC) Theory that amalgamates elements of coevolutionary dynamics, adaptive learning, and LLM-based strategy recommendations. This allows for a more nuanced and dynamic understanding of the strategic interactions among heterogeneous agents in MASs. Moreover, we delve into the realm of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), proposing a system for video understanding that employs a language-based world-state history of events and objects present in a scene captured by a UAV. The use of LLMs here enables open-ended reasoning such as event forecasting with minimal human intervention. Furthermore, an alternative DL methodology is applied for the estimation of the affected area during forest fires. This approach leverages a novel architecture called TabNet, integrated with Transformers, thus providing accurate and efficient area estimation. In the field of healthcare, our research outlines a successful early detection methodology for glaucoma. Using a three-stage training approach with EfficientNet on retinal images, we achieved high accuracy in detecting early signs of this disease. Across these diverse applications, the core focus remains: the exploration of advanced AI methodologies within autonomous systems. The studies within this thesis seek to demonstrate the power and potential of AI-enhanced techniques in tackling complex problems within these systems. These in-depth investigations, experimental analyses, and developed solutions shed light on the transformative potential of AI methodologies in improving the efficiency, reliability, and security of autonomous systems, ultimately contributing to future research and development in this expansive field. / De Zarzà I Cubero, I. (2023). AI-Enhanced Methods in Autonomous Systems: Large Language Models, DL Techniques, and Optimization Algorithms [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/202201 / Compendio

In Multi-Agenten-Systemen (MAS) kooperieren und konkurrieren Agenten um ihre jeweiligen Ziele zu erreichen. Für optimierte Agenten-Interaktionen sind Kenntnisse über die aktuellen und zukünftigen Handlungen anderer Agenten (Interaktionsparter, IP) hilfreich. Bei der Ermittlung und Nutzung solcher Kenntnisse kommt dem automatischen Erkennen und Verstehen sowie der Vorhersage von Verhalten der IP auf Basis von Beobachtungen besondere Bedeutung zu. Die Dissertation beschäftigt sich mit der automatischen Bestimmung und Vorhersage von Verhalten der IP durch einen Modellierenden Agenten (MA). Der MA generiert fallbasierte, adaptive Verhaltens-Modelle seiner IP und verwendet diese zur Vorhersage ihrer Verhalten. Als Anwendungsszenario wird mit dem virtuellen Fußballspiel des RoboCup ein komplexes und populäres MAS betrachtet. Der Hauptbeitrag dieser Arbeit besteht in der Ausarbeitung, Realisierung und Evaluierung eines Ansatzes zur automatischen Verhaltens-Modellierung für ein komplexes Multi-Agenten-System. / In multi-agent-systems agents cooperate and compete to reach their personal goals. For optimized agent interactions it is helpful for an agent to have knowledge about the current and future behavior of other agents. Ideally the recognition and prediction of behavior should be done automatically. This work addresses a way of automatically classifying and an attempt at predicting the behavior of a team of agents, based on external observation only. A set of conditions is used to distinguish behaviors and to partition the resulting behavior space. From observed behavior, team specific behavior models are then generated using Case Based Reasoning. These models, which are derived from a number of virtual soccer games (RoboCup), are used to predict the behavior of a team during a new game. The main contribution of this work is the design, realization and evaluation of an automatic behavior modeling approach for complex multi-agent systems.

Die vorliegende Dissertation hat einen technologischen und einen anwendungsbezogenen Schwerpunkt. Technologisch ordnen sich die präsentierten Forschungsergebnisse in das Gebiet der "Swarm Intelligence" (dt.: Schwarm-Intelligenz) ein. Swarm Intelligence ist ein Teilbereich der Informatik, der sich an der Überschneidung zwischen der Multi-Agenten Systeme Forschung der Künstlichen Intelligenz und dem Forschungsgebiet "Artificial Life" (dt.: Künstliches Leben) befindet. Im Gegensatz zur Swarm Intelligence im allgemeinen, überträgt der spezielle Ansatz "Synthetic Ecosystems" (dt.: synthetische Ökosysteme) nicht nur Koordinationsmechanismen aus biologischen Multi-Agenten Systemen, wie zum Beispiel Insekten Kolonien, in den Entwurf künstlicher Systeme. Vielmehr sollen die grundlegenden Prinzipien "natürlich" entstandener komplexer Systeme, also auch zum Beispiel einer Aktienbörse, übernommen werden. Als anwendungsbezogener Hintergrund der Dissertation wurde die verteilte Steuerung moderner industrieller Fertigungsanlagen gewählt. Die Fertigungssteuerung ist ein geeignetes Anwendungsfeld für die Technologien, die im Rahmen der Forschungsarbeiten entwickelt wurden. Damit dient die Präsentation eines synthetischen Ökosystems für die Fertigungssteuerung der Demonstration des neuartigen Ansatzes zum Entwurf, Realisierung und Evaluierung komplexer, industriell relevanter Systeme. Gleichzeitig leistet die vorgestellte Architektur der Fertigungssteuerung und die darin verwandten Koordinationsverfahren einen Beitrag zur Weiterentwicklung holonischer Produktionssysteme. Der holonische Ansatz zur Produktionsplanung und -steuerung genießt derzeit große Aufmerksamkeit sowohl in der Forschung als auch in der Industrie. Als Teilgebiet der Entwicklung intelligenter Fertigungssysteme (engl.: IMS - Intelligent Manufacturing Systems), propagiert der holonische Ansatz eine Abkehr von der traditionell zentralistischen und hierarchischen Planung und Steuerung hin zu selbst-organisierenden Systemen autonom (inter-)agierender Individuen ("Holone"). Bei der praktischen Umsetzung holonischer Systeme werden sehr häufig Technologien aus der Multi-Agenten Systeme Forschung angewandt. Mit dieser Dissertation rücken auch synthetische Ökosysteme in das Blickfeld holonischer Systeme. Natürliche Agentensysteme im allgemeinen und Kolonien sozialer Insekten im besonderen faszinieren durch ihre Robustheit, ihre Flexibilität und ihre Anpassungsfähigkeit. Solche Systeme bestehen häufig aus sehr vielen, sehr einfachen Individuen und doch weisen sie ein komplexes und koordiniertes Gesamtverhalten auf. Es gibt mehrere Zweige in unterschiedlichen Wissenschaften, zum Beispiel in der Biologie, Physik, Ökonomie oder in der Informatik, die sich mit verteilten Systemen lokal interagierender Individuen beschäftigen. Ihre Erforschung resultiert in einer Reihe wiederholt beobachteter grundlegender Eigenschaften. Um künstlich erschaffene Systeme mit ähnlichen Eigenschaften auszustatten werden Entwurfsprinzipien für das Design von Multi-Agenten Systemen in dieser Dissertation vorgeschlagen. Jedes Entwurfsprinzip wird systematisch eingeführt, motiviert und in seinen Konsequenzen für Anwendungen in der Fertigungssteuerung diskutiert. Stigmergie ist ein grundlegendes Konzept der Koordination einer großen Anzahl von Individuen unter anderem in Kolonien sozialer Insekten. Die Formulierung dieses Konzepts ist auf den Biologen Grassè zurückzuführen, welcher in der Mitte des zwanzigsten Jahrhunderts das Schwarmverhalten von Termiten untersuchte. Stigmergie beruht auf der Tatsache, daß das Verhalten eines jeden Individuums durch die aktuelle Konfiguration seiner lokalen Umwelt bestimmt wird. Die Umwelt wiederum, wird durch die Aktivitäten der Individuen verändert. Diese Wechselwirkung führt in Verbindung mit entsprechend ausgelegten individuellen Verhaltensmustern zur Emergenz einer global koordinierten Erfüllung der anstehenden Aufgaben der Kolonie. Im Detail wird sematektonische von marker-basierter Stigmergie unterschieden, wobei bei sematektonischer Stigmergie der Zustand der Aufgabenerfüllung selbst (z.B. Stand des Nestbaus) das Individualverhalten beeinflußt, während marker-basierte Stigmergie aufgabenunabhängige Marker (z.B. Pheromone) in der Umwelt platziert. Multi-Agenten Systeme finden ihre Realisierung in Software, welche gegebenenfalls an physische Aktuatoren gekoppelt ist. Im allgemeinen besteht diese Software aus einer Laufzeitumgebung und den darin ausgeführten Agenten. Die vorliegende Dissertation präsentiert eine Erweiterung von Laufzeitumgebungen um eine anwendungsunabhängige Pheromon Infrastruktur (PI). Die PI ermöglicht es den Softwareagenten des jeweiligen synthetischen Ökosystems, künstliche Pheromone als Datenstrukturen in einem virtuellen Raum abzulegen und wahrzunehmen. Diese Datenstrukturen dienen als Marker in stigmergetischen Koordinationsmechanismen. Die Algorithmen der PI operieren auf diesen künstlichen Pheromonen und emulieren die natürlichen Vorgänge der räumlichen Ausbreitung und Verdunstung von Pheromonen auf abstrakter Ebene. Zusätzlich wird das natürliche Vorbild um eine automatische Aufbereitung von Informationen erweitert. Die Funktionalität der PI wird in dieser Dissertation spezifiziert. Des weiteren wird ein formales Modell erstellt, welches die Grundlage einer numerischen Analyse der Eigenschaften der PI bildet. Die Analyse liefert Vorhersagen für das Entstehen von räumlichen Mustern von Pheromonkonzentrationen in der PI. Diese Vorhersagen können dann in der Feineinstellung und der Evaluierung von Koordinationsmechanismen verwendet werden. Außerdem dient das formale Modell als Grundlage für den Beweis der globalen Stabilität der PI. Damit ist gesichert, daß unabhängig von der gewählten räumlichen Struktur und den von der jeweiligen Anwendung generierten Pheromonen die Konzentrationen der Pheromone immer in ihrer Stärke begrenzt sind. Der Beweis der globalen Stabilität ist eine wichtige Voraussetzung für die Verwendung der PI in praktischen Anwendungen. Die Spezifikation einer verteilten Realisierung der PI bildet den Abschluß der allgemeinen Betrachtung. Die Agenten, welche die (virtuelle) räumliche Struktur der PI widerspiegeln, werden im Detail spezifiziert. Auf der Basis dieser Spezifikation ist im Rahmen der Dissertation ein Prototyp der PI realisiert worden. Dieser Prototyp diente dem Nachweis des vorhergesagten Verhaltens der Infrastruktur und der späteren Evaluierung des entwickelten Fertigungssteuerungssystems. Im weiteren Verlauf der vorliegenden Dissertation wird ein neuartiger Ansatz zur Fertigungssteuerung betrachtet. Die absehbaren Veränderungen der äußeren Bedingungen der industriellen Produktion, ausgelöst durch den globalen Übergang von Anbieter- zu Verbrauchermärkten, erfordert die Fertigung immer komplexerer und variantenreicherer Produkte in ständig schwankenden Stückzahlen und deutlich verkürzten Lebenszyklen bei gleichzeitig sinkenden Kosten. Zur Erfüllung dieser Anforderungen in der Massenproduktion wandelt sich die traditionell starr verkettete Strangfertigung (z.B. Transferstraßen) zur flexiblen Fließfertigung (z.B. flexible Bearbeitungszentren). Die Steuerung einer flexiblen Fließfertigung erfordert neue Herangehensweisen. In einer holonischen Fertigung, zum Beispiel, organisiert sich die Produktionsplanung und Produktionssteuerung selbst um die Erfüllung der aktuellen Aufträge. Dabei werden in der Steuerung verteilte, reaktive Verfahren verwendet, welche eine deutlich gesteigerte Robustheit und Flexibilität gegenüber Störungen und Veränderungen aufweisen. Der Übergang zur flexiblen Fließfertigung bedeutet die Einführung von Flexibilität in der Bearbeitung aber auch im Transport des Materials. Es ist eine grundlegende Eigenschaft dieser Fertigungssysteme, daß zu einem beliebigen Zeitpunkt eine Reihe möglicher Transportwege und damit eine Vielzahl möglicher Muster im Materialfluß zur Verfügung stehen. Dabei führt aber nur eine kleine Menge dieser Muster zu einer bestmöglichen Erfüllung der globalen Produktionsziele (z.B. hoher globaler Durchsatz). Es ist also die Aufgabe der Fertigungssteuerung in jeder Situation das bestmögliche Materialflußmuster zu erreichen. Ist ein verteilter Ansatz für die Steuerung gewählt worden, so muß diese Optimierung nach globalen Produktionszielen in die lokalen Steuerungsentscheidungen integriert werden, ohne die Autonomie der lokalen Einheiten zu verletzen. Die Dissertation präsentiert ein sogenanntes geführtes Fertigungssteuerungssystem (GFSS), welches einen verteilten und reaktiven Steuerungsansatz mit einer Flußoptimierung unter Beachtung globaler Produktionsziele in neuartiger Weise verbindet. Der Entwurf des GFSS folgte den vorgeschlagenen Prinzipien für synthetische Ökosysteme und die Agenten im GFSS werden mit Hilfe der Pheromon Infrastruktur koordiniert. Die Agenten und Pheromone des GFSS werden detailliert spezifiziert und in einem realistischen Beispiel aus der Automobilindustrie evaluiert. In der Evaluierung wird von den Ergebnissen der Analyse der PI Gebrauch gemacht. Die dabei gewählte numerische Beschreibung des Einzelverhaltens und die darauf aufbauende Betrachtung des emergierenden Gesamtverhaltens weist den Weg zu einer systematischen Evaluierung von emergenten Systemeigenschaften in synthetischen Ökosystemen. In einem abschließenden Kapitel werden die drei inhaltlichen Schwerpunkte der Dissertation noch einmal betrachtet. Vor dem Hintergrund des GFSS werden die vorgeschlagenen Entwurfsprinzipien für synthetische Ökosysteme systematisch auf ihre Anwendbarkeit und praktische Bedeutung hin überprüft. Außerdem wird die allgemeine Verwendung der PI für den Austausch von Informationen zwischen Agenten untersucht. Und schließlich wird die Fertigungssteuerung aus der Sicht abstrakter Zustandsräume diskutiert. Die vorliegende Dissertation weist den Weg für eine Reihe weiterführender Forschungsarbeiten. So werden zum einen detaillierte Konzepte für die Erweiterung des GFSS um eine automatische Strategiebewertung und -generierung und um ein Visualisierungssystem vorgestellt. Zum anderen werden aber auch notwendige Ergänzungen der Entwurfsprinzipien und mögliche Verbesserungen der PI und des darauf basierenden Evaluierungsansatzes vorgeschlagen. / The synthetic ecosystems approach attempts to adopt basic principles of natural ecosystems in the design of multiagent systems. Natural agent systems like insect colonies are fascinating in that they are robust, flexible, and adaptive. Made up of millions of very simple entities, these systems express a highly complex and coordinated global behavior. There are several branches in different sciences, for instance in biology, physics, economics, or in computer science, that focus on distributed systems of locally interacting entities. Their research yields a number of commonly observed characteristics. To supply engineered systems with similar characteristics this thesis proposes a set of principles that should be observed when designing synthetic ecosystems. Each principle is systematically stated and motivated, and its consequences for the manufacturing control domain are discussed. Stigmergy has shown its usefulness in the coordination of large crowds of agents in a synthetic ecosystem. Sign-based stigmergy through synthetic pheromones is supported by an extension to runtime environments for software agents called the pheromone infrastructure. In this thesis the operation of the pheromone infrastructure is specified, formally modeled and analyzed, and an implementation is presented. The guided manufacturing control system for flexible flow shops is designed following the proposed principles and it uses the pheromone infrastructure to coordinate its agents. It comprises two subsystems. The control (sub)system, which enables production, is distributed and reactive. The advisory (sub)system observes the operation of the control system and advises the manufacturing execution under global considerations. This thesis specifies the guided manufacturing control system and evaluates its operation in a simple but realistic example adapted from the automotive industry. The applicability of the design principles, the usage of the pheromone infrastructure, and the operation of manufacturing control in abstract state spaces are considered on the basis of the guided manufacturing control system.

Thesis (M.S. in Systems Engineering)--Naval Postgraduate School, June 2010. / Thesis Advisor(s): Goshorn, Rachel ; Goshorn, Deborah. "June 2010." Description based on title screen as viewed on June 24, 2010. Author(s) subject terms: Anomaly Detection, Artificial Intelligence, Automation, Behavior Analysis, Distributed Artificial Intelligence, Intelligence-Surveillance-Reconnaissance, Maritime Domain Awareness, Maritime Force Protection, Multi-agent Systems, Network-centric Operations, Network-centric Systems Engineering, Network-centric Warfare, Smart Sensor Networks, Systems Engineering, Systems Integration, System of Systems. Includes bibliographical references (p. 209-212). Also available in print.