COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS AND BIOROBOTICS

Anno accademico 2019/2020 - 2° anno
Docenti Crediti: 12
SSD: ING-INF/04 - Automatica
Organizzazione didattica: 300 ore d'impegno totale, 200 di studio individuale, 70 di lezione frontale, 30 di esercitazione
Semestre:
ENGLISH VERSION

Obiettivi formativi

  • COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS

    Conoscere i principali metodi di analisi di un sistema complesso adattativo

    Conoscere i principali metodi di controllo di un sistema complesso adattativo

    Saper progettare semplici circuiti non lineari con capacità adattative

  • BIOROBOTICS

    Il corso riguarda le principali linee guida per comprendere, progettare e realizzare circuiti e sistemi non lineari bioispirati con capacità adattive. Esso comprende una parte sperimentale software/hardware di laboratorio. Il corso comprende inoltre le linee guida relative alla progettazione e realizzazione di modelli di neuro-controllo per robot biologicamente ispirati. Gli obbiettivi formativi del corso si inquadrano, all'interno del corso di laurea in Automation engineering, sia in termini di acquisizione di competrenze specifiche nell'ambito dell'analisi e del progetto di sistemi dinamii non lineari di tipo neurale, sia tramite competenze emergenti nell'ambito del controllo di dinamiche complesse applicate alla movimentazione; gli aspetti rilevanti riguardano altresi' la capacità di progettare e realizzare sistemi adattativi e di apprendimento per macchine innovative di tipo percettivo ispirate al cervello di alcuni esseri viventi presi come organismi-modello.


Modalità di svolgimento dell'insegnamento

  • COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS

    Lezioni frontali e esercitazioni

  • BIOROBOTICS

    Lezioni frontali; esercitazioni e dimostrazioni con ausilio di strumenti multimediali, laboratorio

     

    Frontal lessons; exercises and demonstrations with the aid of multimedia tools, laboratory


Prerequisiti richiesti

  • COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS

    The knowledge of the main system theory topics and automatic control techniques is required. Basics of electronic circuit theory suitably helps the students.

  • BIOROBOTICS

    Si richiede un corso di base di Teoria dei Sistemi e di Controlli Automatici

    A basic course of System Theory and Automatic Control is required.


Frequenza lezioni

  • COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS

    Frequency is not strictly needed, but highly recommended.

  • BIOROBOTICS

    La frequenza non è espressamente richiesta, ma altamente raccomandata.

    Frequency is not strictly needed, but highly recommended


Contenuti del corso

  • COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS

    Fundamentals of nonlinear dynamical systems. Design of adaptive circuits based on nonlinear devices.

    1) Fundamentals of nonlinear dynamical systems: continuous-time systems

    2) Theory of elementary bifurcations for continuous-time systems

    3) Discrete-time dynamical systems: logistic map and bifurcations

    4) Equilibrium points, limit cycles, strange attractors

    5) Oscillations in second-order nonlinear circuits

    6) Chaotic systems

    7) Distributed systems, Cellular Neural Networks and reaction-diffusion systems

    8) Design of nonlinear systems

    9) Complex networks: analysis and control

  • BIOROBOTICS

    Introduzione alla Biorobotica e agli aspetti interdisciplinari; studio approfondito delle dinamiche non lineari nei sistemi neurali biologici; modellistica del neurone biologico e studio nel piano delle fasi; modelli delle sinapsi e della loro modulazione; modelli computazionalmente efficienti delle reti neurali artificiali e biologiche; esempi di simulazione in riferimento a casi di studio. Paradigmi neurali biologici per la generazione ed il controllo di sistemi di locomozione; il Generatore Centrale di Pattern (CPG) ed il controllo decentralizzato: studio approfondito e confronti in relazione ad animali presi come riferimento; implementazione dei paradigmi di controllo della locomozione tramite sistemi e circuiti non lineari (implementazione analogica e digitale); studio di esempi reali di robot biologicamente ispirati, controllati da modelli di reti neurali biologiche (implementazione di dinamiche ondulatorie “worm-like”, implementazione di reti CPG e controllori decentralizzati su robot esapodi, quadrupedi e bipedi). Il ruolo dei sistemi dinamici complessi nella modellistica e nel controllo di dinamiche percettive, con applicazione alla biorobotica: studio di dinamiche complesse per il controllo di sistemi percettivi per la biorobotica. Verso il modello computazionale del cervello di un robot insettoide.


Testi di riferimento

  • COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS

    1. S. H. Strogatz, Nonlinear dynamics and chaos, Westview Press; 2nd edition (July 29, 2014)

    2. A. Buscarino, L. Fortuna, M. Frasca, Essentials of Nonlinear Circuit Dynamics with MATLAB® and Laboratory Experiments, CRC Press, 2017

    3. V. Latora, V. Nicosia, G. Russo, Complex Networks: Principles, Methods and Applications, Cambridge University Press, 2017

  • BIOROBOTICS

    “Neuronal Control of Locomotion: From Mollusc to Man“, G. N. Orlovsky, T. G. Deliagina and S. Grillner;
    “Dynamical Systems, Wave-Based Computation and Neuro-Inspired Robots”, P. Arena ed.


Programmazione del corso

COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS
 ArgomentiRiferimenti testi
1Fundamentals of nonlinear dynamical systems: continuous-time systems1-2 
2Theory of elementary bifurcations for continuous-time systems1-2 
3Discrete-time dynamical systems: logistic map and bifurcations1-2 
4Equilibrium points, limit cycles, strange attractors1-2 
5Oscillations in second-order nonlinear circuits
6Chaotic systems1-2 
7Distributed systems, Cellular Neural Networks and reaction-diffusion systems
8Design of nonlinear systems
9Complex networks: analysis and control2-3 
BIOROBOTICS
 ArgomentiRiferimenti testi
1Introduction to Biorobotics and to its interdisciplinary aspects; detailed study on nonlinear dynamics in biological neural systemsdispense 
2biological neuron model and phase space analysis, models of synapses and of their modulation;Dispense del docente 
3computational models for biological neural networks; simulation examples referring to cases of study; Dispense del docente 
4biological neural paradigms for the generation and control of locomotion patterns: the Central Pattern Generator (CPG) and the decentralised controlLIbro 1 
5 implementation of the locomotion control paradigms through nonlinear circuits and systems (analog and digital implementation), libro 2 
6examples of bio inspired robots controlled by models of biological neural networks: implementation of undulatory worm-like locomotion patterns,libro 2; dispense 
7implementation of CPG networks and decentralised controllers on hexapod, quadruped and biped robots.libro 2; dispense 
8The role of complex dynamics in modelling and control of perceptual systems for biorobotic applications. Toward an insect brain computational model.dispense 

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

  • COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS

    Esame orale e tesina facoltativa/Oral examination and optional course project

  • BIOROBOTICS

    E' provista una prova orale e la discussione di una tesina facoltativa, svolta prevalentemente durante il periodo di lezione

    Il colloqui orale verterà sulla discussione della eventuale tesina svolta dallo studente; seguiranno delle domande sui contenuti del corso. LA valutazione verra' formulata sulla base della qualità del lavoro di tesina (se presentato) o sulla pertinenza, capacita' espressiva e rigore metodologico utilizzato dallo studente durante l'esposizione. La valutazione verrà effettuata in maniera organica, assieme al docente responsabile del modulo di Complex Adaptive Systems.


Esempi di domande e/o esercizi frequenti

  • COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS

    All topics of the course may be discussed in the examination

  • BIOROBOTICS

    Generatore centrale di pattern; modellistica e controllo della locomozione; dinamiche neurali; algoritmi di apprendimento in reti neurali biologiche;