by Martin Haring -

Reinforcement Learning – NEAT, Part 2

Every Artificial Neural Network (ANN) has its own design for solving its problem most efficiently.

Figure 1: Structure of an artificial neuron

Artificial Neurons

ANNs imitate the human brain. Therefore, they consist of many artificial neurons.
Each neuron is designed to receive an input, process that input (and adjust its weights) and sends the processed input as output to the next neuron, as shown in figure 1.

Neural Network Topologies

The topology of an Artificial Neural Network (ANN) describes how all neurons in the network are connected.

by Johanna Lielacher -

infuriating packaging

 

If only bananas had robust, natural, biodegradable packaging of their own. Some kind of peelable skin, perhaps.

 

Nach dem ersten Feedback Gespräch habe ich mich dazu entschieden, meine Recherche und Analyse für „Mildly Infuriating Things“ unter anderem in Richtung Verpackungsdesign zu lenken.

Verpackungsdesign sollte eigentlich alle Sinne durch Aussehen, Haptik und Geräusch (möglicherweise auch Geruch und Geschmack) ansprechen. All diese Eigenschaften helfen dem Nutzer zu verstehen, was er zu erwarten hat, wenn er das Produkt kauft. Wenn also die Verpackung nicht mit dem Produkt übereinstimmt, werden die Erwartungen des Kunden nicht erfüllt.

Ein Nebenaspekt, der in der nachhaltig denkenden Gesellschaft immer wichtiger wird, ist, das sich Kunden möglichst umweltfreundliche Verpackungen wünschen. Das heißt es sollen Ressourcen, wie Plastik, Wasser, Erdöl geschont werden und dabei möglichst wenig Müll anfallen.

Six Degrees of Gratification
by Sebastian Benjamin Reichl -

Six Degrees of Gratification

GAMIFICATION OF ELECTIONS – PART 3

Gratification is one of the most powerful experiences of the psyche. It is often said, that patience is a virtue. Seeking gratification is the direct opposite: it is the satisfaction gained by successful short-term tactics and emotional impulses, rather than planned, deferred gratification which is obtained by achieving long-term goals. While the latter is a cornerstone in Strategy games – creating a game winning strategy from the very beginning, often times foregoing short-term gains – most other game genres pander to short-term achievements and instant rewards.

by Carina Cölestin -

Digital Prototyping

Digital Prototyping bezeichnet eine Methode oder technische Vorgehensweise, mit dessen Hilfe die Entwicklungszeit und die Entwicklungskosten eines neuen Produkts verkürzt, beziehungsweise gesenkt werden. Dadurch kann die Qualität des Produkts verbessert – und etwaigen Problemen, die bei der Entwicklung entstehen können,  frühzeitig entgegengewirkt werden.

Der Vorteil von digitalen Prototypen gegenüber physischen Prototypen ist jener, dass Funktionen schon vor dem echten Bau überprüft und getestet werden können. Weiteres können zahlreiche Konstruktionsvarianten am Computer leicht ausgewertet und optimiert werden.  Diese Tests können in digitaler Form viel schneller durchgeführt werden als in physischer Form und erleichtert die Zusammenarbeit aller Mitwirkenden über mehrere Abteilungen. Kleine Anpassungen oder auch groß Änderungen können schnell und ohne Kostenaufwand integriert werden.

Eine wichtige Voraussetzung ist eine  konstante Präsenz der Daten durch alle Phasen der Produktentwicklung. Dies erstreckt sich von der Konzeption über die Konstruktion bis zur Fertigung und Montage. Stark vertreten ist digitales Prototyping heutzutage in der Automobil- und Flugzeugindustrie.

Quelle: http://www.connectingindustry.com/DesignSolutions/harnessing-the-benefits-of-digital-prototyping.aspx

 

 

by Martin Haring -

Reinforcement Learning – NEAT, Part 1

The MIT Journal “Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies”, published by Kenneth O. Stanley and Risto Miikkulainen in 2002, claims that NeuroEvolution of Augmenting Topologies (aka NEAT) outperforms the best fixed-topology methods due to

  • using a crossover method for different topologies,
  • ‘speciation‘ (taking care the networks’ structure and structuring), and
  • constant incremental growing from a minimal structure.

Since this is a high-level claim, this blog will give a theoretical introduction to these concepts. (Future blogs might extend on this one.) There are many subcategories in the field of Artificial Intelligence. For this topic, two of them are important: Artificial Neural Networks and Genetic Algorithms.

by Johanna Kirchmaier -

Skills des 21. Jahrhunderts im Bildungswesen

Dank der digitalen Revolution in den letzten Jahrzehnten zeigt sich im neuen Jahrhundert deutlich, dass Schüler mit der Schulausbildung von früher auf den späteren Berufsalltag der heutigen Welt nicht ausreichend vorbereitet wären. Die sich ständig ändernde Umwelt unserer heutigen Gesellschaft setzt es voraus, dass die Menschen ein Skillset erlernen müssen, das es ihnen ermöglicht, sich mit den neu auftretenden Problemen in ihrem Alltag auseinanderzusetzen und erfolgreich daraus hervorzugehen. Es reicht dabei nicht aus, sich diese Fähigkeiten lediglich in Eigeninitiative anzueignen, weswegen sich auch das Bildungswesen am laufenden Band anpassen muss.

by Bettina Pötscher -

Soft Interfaces – Getting closer

Den Forschern vom Holst Zentrum in Holland ist es gelungen, einen flexiblen LED-Monitor zu kreieren. Dieser kann in Textilien weiterverarbeitet werden und so können Daten, wie beispielsweise der Herzschlag, direkt auf der Kleidung angezeigt werden. Das Ziel wurde wie folgt definiert:

„The next step forward will be to integrate these devices into our clothing. Doing so will make wearable devices less obtrusive and more comfortable, encouraging people to use them more regularly and, hence, increasing the quality of data collected.“ (Die Innovationsgesellschaft 2015, Quelle: http://innovationsgesellschaft.ch/wie-kleidung-zu-tragbaren-displays-wird/)

by Martin Haring -

Reinforcement Learning – MarI/O

MarI/O, the inspiration of this project, was installed and tested.

The MarI/O AI is a collection of scripts, which contain the logic of the AI, and states, which save the progress of the AI. Using the Lua scripting language, it is possible to implement the AI into the so-called BizHawk emulator, which is able to emulate multiple platforms while also allowing for scripting with Lua. BizHawk is typically known in the speedrunning scene, where people try to write scripts that play a game perfect to the frame, also known as TAS (tool-assisted speedrun).

The training process of the AI is simple: the AI tries to get as far as possible by giving input to the emulator. This is done with a so-called fitness-value, which is incremented when the AI is moving without hitting anything and when the AI collects coins or scores otherwise. The higher this value gets, the better the AI performed.

by Bettina Pötscher -

Soft Interfaces – Erste Versuche

Vereinfacht gesagt funktioniert ein Display, indem das erhaltene Bild in einzelne Pixel gerastert wird und diese bestimmte Farbwerte haben. Das Device kann seine einzelnen Pixel ansteuern und durch die Mischung aus den Primärfarben Rot, Grün und Blau (RGB) wieder die richtige Farbe kreieren. Zusammen ergeben alle Pixel wieder das gesamte Bild. Die Pixel sind hierbei so klein, dass das Gesamtbild nicht eckig wirkt.