Modellierung und Simulation biologischer Bewegungsapparate zur Veranschaulichung von Evolutionseffekten in einem künstlichen Ökosystem mit Unreal Engine

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines künstlichen Bewegungsapparates für virtuelle Kreaturen (sog. „Swimbots“), welches aufbauend auf dem KipEvo-Projekt in einer in Unreal Engine implementierten Simulationsumgebung der Evolution unterzogen werden. Die Wirksamkeit der Swimbots wird durch Experimentdurchläufe untersucht und diskutiert.

Konzept

Die Swimbots werden als Mehrkörpersystem mit mehreren kinematischen Ketten modelliert. Die Drehmomente der Gelenke werden durch ein neuronales Netz berechnet, das auf vielfältige Eingangsreize aus externen und Propriozeptoren reagiert. Die ausgabe der Drehmomente erfolgt in die Physik-simulation der Enreal Engine. Sowohl die Körperbeschreibung (Baum) als auch die Wichtungen des neuronalen Netzes werden in der Evolution durch genetische Operatoren 8Mutation) verändert, so dass neuartige Individuen entstheen, die ebenfalls am Wettstreit um Futter teilnehmen.

Jede virtuelle Kreatur wird aus einem Genotyp gebildet, in welchem Basiseigenschaften (wie z.B. die Sichtfähigkeit oder Reproduktionseigenschaften), die Körperstruktur und genexpressive Eigenschaften in Form einer JSON-Struktur gespeichert sind. Diese bilden die Grundlage für die Verhaltensweise, sowie den Körperbau der Individuen ab. Eine erfolgreiche Evolution der Swimbots hängt von der Zusammensetzung dieser Eigenschaften sowie der sich daraus bildenden Anpassungsfähigkeit ab. Durch asexuelle Reproduktion sind die Swimbots in der Lage Nachkommen zu erzeugen. Dies wird durch die Aufnahme von Energie erreicht, welche die Swimbots in Form von Nahrungsobjekten in der Simulationswelt aufsammeln können. Eine geeignete Bewegungsmechanik, durch welche eine Fortbewegung zur Nahrung ermöglicht wird, sorgt für das Überleben der Kreatur.

Durch das integrierte Ökosystem können Eigenschaften beeinflusst werden, wodurch sich der Evolutionsverlauf der Swimbots verändern kann. Die simulation kann unter Beibehaltung der Physikmodellierung bis zu 10fach beschleunigt werden.

Kolloqium: 13.09.2022

Betreuer: Dipl.-Inform. Ingo Boersch, Prof. Dr.-Ing. habil. Michael Syrjakow

Download: A1-Poster, Abschlussarbeit