COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS AND BIOROBOTICS

Obiettivi formativi

• COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS

  Il corso riguarda le principali linee guida per comprendere i sistemi adattivi, di progettare un realizzare circuiti non lineari con capacità adattive. Esso comprende una parte sperimentale di laboratorio. Progettazione e realizzazione di modelli neuro-controllo per biologicamente ispirato robot.

• 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 neuro-controllo per robot biologicamente ispirati.

Prerequisiti richiesti

• COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS

  The knowledge of the main system theory topics and automatic control techniques ais required. Moreover electronic circuit theory

  knowlwdge will suitably help the students.

• BIOROBOTICS

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

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

Frequenza lezioni

• COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS

  Frequency is not necessary moreover it is 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

  Complex theory paradigms. Non linear dynamical theory. Design of adaptive circuits based on non linear devices.

  Distributed architecture for information processing. Noise and uncertainty in complex systems.

  Details of the Main subject of the Course:

   

  1) Nonlinear continuous time dynamical systems: the firs order systems.

   

  2) Elementary theory of the bifurcation.

   

  3) Bifurcation in the logistic map.

   

  4) Equilibrium points, limit circles, stange attractors.

   

  5) Limit circles and second order nonlinear circuits.

   

  6)Designing dynamical systems by using circuits blocks: CNN

  and Chua Circuits.

   

  7)General cases.

   

  8) Complex dynamics.

   

  9) The RD equations and the RD-CNN.

   

  10) Solitons and active waves.

   

  11) Stochastic resonances.

   

  12)Uncertainty and CNN

   

  13) Noise and CNN

   

   

   

   

  Paradigma generale per la classificazione di sistemi complessi adattativi.Dinamica di sistemi non lineari per i sistemi complessi adattativi.Dinamiche Caotiche.Sincronizzazione e controllo di sistemi con dinamica caotica.Circuiti non lineari.Reti Cellulari Non Lineari (CNN).RD-CNN.Reti Complesse.Reti con incertezza e con rumore aggiunto.Varietà generale di sistemi complessi adattativi e loro controllo.

• 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 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)A.Buscarino, L.Fortuna, M.Frasca, Essentials of Nonlinear Circuits Dynamics with Matlab and Laboratory Experiments, CRC Press 2017.

  2) S. Strogatz, Non Linear Dynamics and Chaos, Pegaous Books 1994.
  3) L. Fortuna, M.Frasca, R.Caponetto,Advanced Topics on Cellular Self Organizing Nets and Chaotic non linear Dynamic to model and Control Complex Systems, World Scientific Series A, Vol. 63, 2008.

• 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

Verifica dell'apprendimento

Modalità di verifica dell'apprendimento

• COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS

  The evaluation of the skills achieved in the course will be evaluated by a colloquium with students that will prepaire

  their " book " regarding the theory and the experimental results of their work regarding the experiments.

• BIOROBOTICS

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

Esempi di domande e/o esercizi frequenti

• COMPLEX ADAPTIVE SYSTEMS

  Examples:

  Make a discussion about the realization of a Chua Circuit by using CNN.

  As uncertainty and noise work in distributed non linear systems.

• BIOROBOTICS

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

  Central pattern generator; locomotion modelling and control; neural dynamics; learning algorithms in biological neural networks