Note sequence morphing is the combination of two note sequences to create a ‘hybrid transition’, or ‘morph’. The morph is a ‘hybrid’ in the sense that it exhibits properties of both sequences. The morph is also a ‘transition’, in that it can segue between them. An automated and interactive approach allows manipulation in realtime by users who may control the relative influence of source or target and the transition length. The techniques that were developed through this research were designed particularly for popular genres of predominantly instrumental electronic music which I will refer to collectively as Mainstream Electronic Music (MEM). The research has potential for application within contexts such as computer games, multimedia, live electronic music, interactive installations and accessible music or “music therapy”. Musical themes in computer games and multimedia can morph adaptively in response to parameters in realtime. Morphing can be used by electronic music producers as an alternative to mixing in live performance. Interactive installations and accessible music devices can utilise morphing algorithms to enable expressive control over the music through simple interface components. I have developed a software application called LEMorpheus which consists of software infrastructure for morphing and three alternative note sequence morphing algorithms: parametric morphing, probabilistic morphing and evolutionary morphing. Parametric morphing involves converting the source and target into continuous envelopes, interpolation, and converting the interpolated envelopes back into note sequences. Probabilistic morphing involves converting the source and target into probability matrices and seeding them on recent output to generate the next note. Evolutionary morphing involves iteratively mutating the source into multiple possible candidates and selecting those which are judged as more similar to the target, until the target is reached. I formally evaluated the probabilistic morphing algorithm by extracting qualitative feedback from participants in a live electronic music situation, benchmarked against a live, professional DJ. The probabilistic algorithm was competitive, being favoured particularly for long morphs. The evolutionary morphing algorithm was formally evaluated using an online questionnaire, benchmarked against a human composer/producer. For particular samples, the morphing algorithm was competitive and occasionally seen as innovative; however, the morphs created by the human composer typically received more positive feedback, due to coherent, large scale structural changes, as opposed to the forced continuity of the morphing software.

This master's thesis offers a brief introduction to evolutionary computation. It describes and compares the genetic programming and grammar based genetic programming and their potential use in automatic software repair. It studies possible applications of grammar based genetic programming on automatic software repair. Grammar based genetic programming is then used in design and implementation of a new method for automatic software repair. Experimental evaluation of the implemented automatic repair was performed on set of test programs.

Cette thèse concerne l'ingénierie des systèmes complexes à partir d'une dynamique souhaitée. En particulier, nous nous intéressons aux populations d'oscillateurs et aux réseaux de régulation génétique. Dans une première partie, nous nous fondons sur une hypothèse, introduite en neurosciences, qui souligne le rôle de la synchronisation neuronale dans le traitement de l'information cognitive. Nous proposons de l'utiliser sur un plan plus large pour étudier le traitement de l'information par des populations d'oscillateurs. Nous discutons des isochrons de quelques oscillateurs classés selon leurs symétries dans l'espace des états. Cela nous permet d'avoir un critère qualitatif pour choisir un oscillateur. Par la suite, nous définissons des procédures d'impression, de lecture et de réorganisation de l'information sur une population d'oscillateurs. En perspective, nous proposons un système à couches d'oscillateurs de Wilson-Cowan. Ce système juxtapose convenablement synchronisation et désynchronisation à travers l'utilisation de deux formes de couplage: un couplage continu et un couplage par pulsation. Nous finissons en proposant une application de ce système: la détection de contours dans une image. En deuxième partie, nous proposons d'utiliser une approche par contraintes pour identifier des réseaux de régulation génétique à partir de connaissances partielles sur leur dynamique et leur structure. Le formalisme que nous utilisons est connu sous le nom de réseaux d'automates booléens à seuil ou réseaux Hopfield-semblables. Nous appliquons cette méthode, afin de déterminer le réseau de régulation de la morphogenèse florale d'Arabidopsis thaliana. Nous montrons l'absence d'unicité des solutions dans l'ensemble des modèles valides (ici, 532 modèles). Nous montrons le potentiel de cette approche dans la détermination et la classification de modèles de réseaux de régulation génétique. L'ensemble de ces travaux mène à un certain nombre d'applications, en particulier dans le développement de nouvelles méthodes de stockage de l'information et dans le design de systèmes de calcul non conventionnel.

La problématique de l'apprentissage de comportements sur un robot autonome soulève de nombreuses questions liées au contrôle moteur, à l'encodage du comportement, aux stratégies comportementales et à la sélection de l'action. Utiliser une approche développementale présente un intérêt tout particulier dans le cadre de la robotique autonome. Le comportement du robot repose sur des mécanismes de bas niveau dont les interactions permettent de faire émerger des comportements plus complexes. Le robot ne possède pas d'informations a priori sur ses caractéristiques physiques ou sur l'environnement, il doit apprendre sa propre dynamique sensori-motrice. J'ai débuté ma thèse par l'étude d'un modèle d'imitation bas niveau. Du point de vue du développement, l'imitation est présente dès la naissance et accompagne, sous de multiples formes, le développement du jeune enfant. Elle présente une fonction d'apprentissage et se révèle alors être un atout en terme de temps d'acquisition de comportements, ainsi qu'une fonction de communication participant à l'amorce et au maintien d'interactions non verbales et naturelles. De plus, même s'il n'y a pas de réelle intention d'imiter, l'observation d'un autre agent permet d'extraire suffisamment d'informations pour être capable de reproduire la tâche. Mon travail a donc dans un premier temps consisté à appliquer et tester un modèle développemental qui permet l'émergence de comportements d'imitation de bas niveau sur un robot autonome. Ce modèle est construit comme un homéostat qui tend à équilibrer par l'action ses informations perceptives frustres (détection du mouvement, détection de couleur, informations sur les angles des articulations d'un bras de robot). Ainsi, lorsqu'un humain bouge sa main dans le champ visuel du robot, l'ambigüité de la perception de ce dernier lui fait confondre la main de l'humain avec l'extrémité de son bras. De l'erreur qui en résulte émerge un comportement d'imitation immédiate des gestes de l'humain par action de l'homéostat. Bien sûr, un tel modèle implique que le robot soit capable d'associer au préalable les positions visuelles de son effecteur avec les informations proprioceptives de ses moteurs. Grace au comportement d'imitation, le robot réalise des mouvements qu'il peut ensuite apprendre pour construire des comportements plus complexes. Comment alors passer d'un simple mouvement à un geste plus complexe pouvant impliquer un objet ou un lieu ? Je propose une architecture qui permet à un robot d'apprendre un comportement sous forme de séquences temporelles complexes (avec répétition d'éléments) de mouvements. Deux modèles différents permettant l'apprentissage de séquences ont été développés et testés. Le premier apprend en ligne le timing de séquences temporelles simples. Ce modèle ne permettant pas d'apprendre des séquences complexes, le second modèle testé repose sur les propriétés d'un réservoir de dynamiques, il apprend en ligne des séquences complexes. A l'issue de ces travaux, une architecture apprenant le timing d'une séquence complexe a été proposée. Les tests en simulation et sur robot ont montré la nécessité d'ajouter un mécanisme de resynchronisation permettant de retrouver les bons états cachés pour permettre d'amorcer une séquence complexe par un état intermédiaire. Dans un troisième temps, mes travaux ont consisté à étudier comment deux stratégies sensorimotrices peuvent cohabiter dans le cadre d'une tâche de navigation. La première stratégie encode le comportement à partir d'informations spatiales alors que la seconde utilise des informations temporelles. Les deux architectures ont été testées indépendamment sur une même tâche. Ces deux stratégies ont ensuite été fusionnées et exécutées en parallèle. La fusion des réponses délivrées par les deux stratégies a été réalisée avec l'utilisation de champs de neurones dynamiques. Un mécanisme de "chunking" représentant l'état instantané du robot (le lieu courant avec l'action courante) permet de resynchroniser les dynamiques des séquences temporelles. En parallèle, un certain nombre de problème de programmation et de conception des réseaux de neurones sont apparus. En effet, nos réseaux peuvent compter plusieurs centaines de milliers de neurones. Il devient alors difficile de les exécuter sur une seule unité de calcul. Comment concevoir des architectures neuronales avec des contraintes de répartition de calcul, de communications réseau et de temps réel ? Une autre partie de mon travail a consisté à apporter des outils permettant la modélisation, la communication et l'exécution en temps réel d'architecture distribuées. Pour finir, dans le cadre du projet européen Feelix Growing, j'ai également participé à l'intégration de mes travaux avec ceux du laboratoire LASA de l'EPFL pour l'apprentissage de comportements complexes mêlant la navigation, le geste et l'objet. En conclusion, cette thèse m'a permis de développer à la fois de nouveaux modèles pour l'apprentissage de comportements - dans le temps et dans l'espace, de nouveaux outils pour maîtriser des réseaux de neurones de très grande taille et de discuter à travers les limitations du système actuel, les éléments importants pour un système de sélection de l'action.