Selbstanpas sen de Software

1. Selbstanpassende Software Johannes Schick & Wolfram Urich

2. Referatsaufbau • Interpretation von Luftaufnahmen • Packen in Echtzeit

3. Selbstanpassende Software Interpretation von Luftaufnahmen

4. Gliederung • Ansatz selbstanpassender Software • Typ-2 Berechnungen • Die GRAVA-Softwarearchitektur • Identifikation von Regionen

5. Ansatz Definition Selbstanpassende Software wertet ihr eigenes Verhalten aus und ändert dieses Verhalten, wenn die Auswertung anzeigt, daß sie nicht das zustande bringt für was die Software konzipiert ist oder wenn bessere Funktionalität oder Leistungsfähigkeit erreicht werden können. DARPA, 1998

6. Ansatz • Probleme mit nicht fest umrissener Umgebung können mit herkömmlichen Mitteln nicht gelöst werden, z.B. Bildinterpretation • Lösung: selbstanpassende Software • Ziel: Stabilität auch in unbekannten Umgebungen • Programmiersprachen: Java, objektorientiertes Lisp,...

7. Ansatz • Beispiele: • Raketen • Roboter zur Detektion von Unterwasserminen • unbemannte Aufklärungsflugzeuge • Roboter zur Erforschung von Planetenoberflächen • Maschinelles Packen • Active Trust Management • NASA, Projekt Morphing: selbstanpassende Flugsysteme für Raumfahrtvehikel

8. Ansatz • Merkmale selbstanpassender Software • besteht i.a. nicht nur aus einem einzelnen Programm, sondern aus verschiedenen, spezialisierten Einzelprogrammen, hier durch Agenten realisiert • Fähigkeit Zustand der Berechnungen zu beobachten • Fähigkeit des Diagnostizierens von Problemen • Fähigkeit Änderungen vorzunehmen, um Abweichungen vom verlangten Verhalten zu korrigieren => erneute Annäherung an Programmziel

9. Ansatz • Punkt 2 und 4 bekannt unter Stichwort „Reflektierende Software“ (alter, bekannter Ansatz) • Unterschied zwischen s.S. und Reflektion: Reflektierende Software weiß nicht welche Änderungen vorgenommen werden sollen und wie auf bessere Ergebnisse hingearbeitet werden kann • Reflektion = Mittel zur Selbstanpassung

10. Typ-2 Berechnungen • Unterteilung der Berechnungen nach Vorhersagbarkeit der Umgebung • Typ-1 Berechnungen: Umgebung komplett bekannt • Typ-2 Berechnungen: Umgebung nicht bis ins letzte Detail vorhersagbar

11. Typ-2 Berechnungen • Klassische Informatik befaßt sich nur mit Typ-1 Berechnungen • in der Natur vorkommende Berechnungen durchgehend vom 2. Typus, trotzdem stabil (Bsp.: Fliege: findet sich in Umgebung zurecht) • wenn Erfolg einer Berechnung aufgrund der Komplexität der Umgebung nicht gewährleistet werden kann:

12. Typ-2 Berechnungen • Überprüfen wie gut die angestellten Berechnungen waren • Änderungen vornehmen, die zu hoffentlich besserem Ergebnis führen • Hier zeigt sich: Typ-2 Berechnungen = Typ-1 Berechnungen eingeschlossen in Kontrollsystem

13. Typ-2 Berechnungen • können also gesamtes Wissen über Typ-1 Berechnungen übernehmen und zusätzlich: • Programmintention muß bekannt sein • es muß gemessen werden inwiefern diese Intention getroffen wurde • es muß „korrigierende Kraft“ existieren, die Programmverhalten dem gewünschten Verhalten annähert

14. Typ-2 Berechnungen • Selbstanpassende Software = Versuch Typ-2 Berechnungen durch System mit „korrigierender Kraft“ zu realisieren, die Änderungen am Programm vornimmt • Spektrum reicht vom Anpassen der Programmparameter bis hin zur Umschreibung des Programmcodes

15. GRAVA-Architektur • Bildinterpretation = Paradeanwendung für Selbstanpassung, da • Umwelt nie ganz vorhersagbar • diese meistens dynamischer Natur ist, z.B. verschiedene Flugphasen: Höhe, Tageszeit (->Lichintensität), Wetterbedingungen, Jahreszeit (->Schnee) • Architektur dient zur gleichzeitigen Segmentation und Interpretation von Luftaufnahmen

16. GRAVA-Architektur • es existiert nicht die beste Segmentierung, da Aufteilung und Interpretation von Bedürfnissen des Anwenders abhängen, z.B. Aufteilung und Etikettierung nach Getreidearten >=< Aufteilung nach bewohnten und unbewohnten Gebieten

18. GRAVA-Architektur • Systemarchitekt: Paul Robertson • University of Oxford, UK • Forschungsschwerpunkte: • AI, insb. „Computer Vision“ • Selbstanpassende Software • Reflektierende Systeme • Höhere Programmierspachen, hat z.B. erstes 32-Bit-Lisp entwickelt

19. GRAVA-Architektur • Arbeiten über Bildinterpretation gesponsert vom DARPA und der Air Force • Präsident und Leiter der Technologieabteilung der Dynamic Object Language Labs (-> Objektorientierte Programmiertools, z.B.Yolamba = obj.orient. SCHEME)

20. Pool von Agenten Bilder Herstellen eines Bild- interpretations und -segmentations- kreislaufs Segmentieren und Interpretieren der Bilder Der Bilderkorpus: Eine Datenbank mit Bildern und Ex- pertenanmerkungen Bilderwissen Interpretation Auswer- tung

21. GRAVA-Architektur • Innovationen der GRAVA-Architektur: • Meta-Agenten produzieren Agentenkreisläufe zur Bildsegmentation und –interpretation • benutzt Minimum Description Length-Ansatz

22. GRAVA-Architektur • Bildinterpretation beruht auf Wahrscheinlichkeiten, gestehen den Dingen die größte Wahrscheinlichkeit zu, die wir glauben zu sehen („Optische Täuschungen“) • führt zu Ansatz der Minimum Description Length (MDL) • Agenten werden auf Bereiche eines Bildes angesetzt, ggf. mehrere Agenten auf selben Bereich • sie liefern Beschreibung, die dann codiert wird • Beschreibung, die kürzesten globalen Code liefert gilt als wahrscheinlichste und wird übernommen

23. GRAVA-Architektur • Erklärung: die am häufigsten vorkommenden Symbole (Häuser, Straßen, etc.) werden durch die wenigsten Bits codiert => je kürzer Code, desto wahrscheinlicher ist die Korrektheit der Beschreibung • Code wird nicht übertragen! Dient nur dem Auffinden der wahrscheinlichsten Beschreibung • Metaagenten sollen Agenten auswählen, die kürzeste globale Beschreibung liefern

24. GRAVA-Architektur • Problem: ggf. können mehrere Agenten die Beschreibungslänge für Region verkürzen • keine Lösung: Wahl von Agent, der kürzeste Beschreibung für Region liefert, denn lokale Verbesserung der Beschreibung führt nicht notwendig zu globaler Verbesserung • Lösung: Monte-Carlo-Algorithmus, der Agenten (quasi-)zufällig auswählt; hierbei werden die Wahrscheinlichkeiten der Agenten gewichtet mit ihrer „Wahlstärke“, die sich aus Beitrag zur Beschreibungslänge berechnet

25. Start Initialisiere das gesamte Bild als eine einzige Region 1) Für jede Region Finde Agenten, die neue Regionen entdecken, welche ihrerseits einige/alle Pixel der Region fortnehmen; dies reduziert die Beschreibungslänge 2) Für jede Region Versuche die Beschreibungslänge durch das Abgeben von Pixeln an Nachbar- bzw. innere Regionen zu verkürzen Ende wenn keine neuen Regionen oder keine Reduktion der Beschreibungs- länge 3) Für jede Region Versuche die Beschreibungs- länge durch das Verschmelzen mit Nachregionen zu mini- mieren

26. GRAVA-Architektur • 3 Regionen: 1x Hintergrund und 2x See • Beachte: Inseln gehören noch zum Hintergrund

27. GRAVA-Architektur • 20 Iterationen später • Beachte: Inseln = neue Regionen (Stufe 1) • in Inselregionen werden von nun an keine neuen Regionen gefunden => STOP für diese 2 Regionen • Hintergrundregion hat Grenzpixel an Seeregion abgegeben (Stufe 2)

28. GRAVA-Architektur • neue Seeregion oben links (Stufe 1) • durch Anwenden der Stufen 1-3 ist große Seeregion in mehrere Regionen aufgesplittet worden

29. GRAVA-Architektur • 1 Iteration später • Seeregionen => eine einzige Seeregion (Verschmelzen, 3. Stufe) • kürzere Kodierung, da nicht für jede Seeregion Strukturinformationen gespeichert werden müssen und weniger Grenzinfos

30. GRAVA-Architektur • Repräsentation des Bildes Grenzpixel Pixel- aufzählung : Region : Art der Region : Startpixel der Grenze : Anzahl der Grenzpunkte

31. GRAVA-Architektur • Grenzpixel: Beginn bei Startpixel, dann wird jeder Pixel in Abhängigkeit von Vorgänger angegeben • Anschließend werden innere Pixel von links oben nach rechts unten angegeben • Datenstruktur liefert Position und Form der Regionen

32. Regionenidentifikation • mdst. 3 Möglichkeiten zur Bestimmung des Inhalts einer Region: • Vergleichen der Umrissform mit aus dem Korpus gelernten Umrissformen • Mustervergleich der inneren Pixel mit aus der Datenbank gelernten Grundmustern • Einbeziehung des Bildkontextes

33. Regionenidentifikation • es werden Regeln aus Bildern (aus dem Korpus) extrahiert, um Zusammenhänge zwischen Regionen miteinzubeziehen • Region1 wird als Tripel beschrieben: • Repräsentation der Regionen ist invariant bzgl. Rotation • sie kann mit „Verschleierung“ umgehen: • Bildrand • Nebel und Wolken

34. Regionenidentifikation Verschleierung • Verschleierung kann mehrere interne und externe Regionen überdecken => „*“ • Bildinterpretation sollte Wahrscheinlichkeiten für Inhalt der verdeckten Regionen liefern • Region1 wird beschrieben durch Regel:

35. Regionenidentifikation Fel- der 3 Regel W. Felder 2 Felder 1 Stadt See Fluß Straße Sumpf 1 Sumpf 2

36. Regionenidentifikation • aus Korpus werden Vielzahl von Regeln gelernt • kommt Regel mehrfach vor wird Wahrscheinlichkeit gemittelt => realitätstreuere Wahrscheinlichkeiten

37. Selbstanpassende Software Packen in Echtzeit

38. Gliederung • Beispielanwendung • Systemübersicht • der Syntheseprozess • Fehleranalysen • Blick in die Zukunft

39. Die Modellumgebung Die Modellumgebung besteht aus: • Puma Roboterarm • Fliessband • unterschiedlichen geometrischen Objekten • Kisten für Objekte • Schalter • Alarmleuchte

40. Architekturübersicht von SA-CIRCA Adaptive Mission Planner SA-CIRCA ist die zentrale Komponente • Adaptive Mission Planner (AMP) • Controller Synthesis Module (CSM) • Real Time Subsystem (RTS) Controller Synthesis Module Real Time System Real World

41. Adaptive Mission Planner (I) Der Adaptive Mission Planner (AMP) ist für folgendes zuständig: • Analyse von zeitlich längeren Prozessen (im Beispiel betrachtet er den Vorgang vom Teile auf das Band legen bis zum Verpacken) • Analyse von Problemstrukturen (Auswahl des geeigneten Verpackungsalgorithmus)

42. Ausführbares TAP Schedule Adaptive Mission Planner (II) Mission AMP Synthesis Control (Negotiation) AMP Problem Konfiguration Controller Synthesis Module

43. Controller Synthesis Module (I) Hauptaufgabe des CSM ist das Erstellen von Handlungsplänen. Das CSM ist aus den Komponenten: • State Space Planner (SSP) • Scheduler • TAP Compiler aufgebaut.

44. Problem Konfiguration Ausführbares TAP Schedule Controller Synthesis Module (II) Controller Synthesis Module Planner TAP Compiler Scheduler

45. SSP – State Space Planner • ist Bestandteil des CSM • State Space Planner entwirft Handlungsvorschriften • steht in Kommunikation mit dem AMP und RTS • Handlungsvorschriften werden vom RTS umgesetzt

46. Scheduler • der Scheduler ist Bestandteil vom CSM • verwaltet die TAPs • die TAPs werden eingeordnet um vom RTS bearbeitet zu werden

47. Controller Synthesis Module Real Time System Real World Das Real Time Subsystem • ist die Schnittstelle zur realen Welt • ist für die Steuerung und Wahrnehmung zuständig • Steuerung erfolgt in Hard Realtime • führt TAPs aus

48. Transition Description • werden vom Benutzer eingegeben • damit wird ein zu steuerndes System beschrieben • ein Transition Description definiert Ereignisse um zu einem Endzustand zu kommen. • es dient als Grundlage für die Steuerung eines Vorgangs

49. Transition Description - Ereignisarten • Action Transitions: stellen mögliche Aktionen dar, die auch ein Resultat ergeben. • Event Transitions: stellen unkontrollierbare und unverzögerbare Ereignisse dar

50. Transition Description - Ereignisarten • Temporal Transitions: sind nicht kontrollierbare Umgebungsprozesse, die sehr kurz sind • Reliable Temporal Transitions: stellen Prozesse dar, die garantiert stattfinden werden und etwas Zeit in Anspruch nehmen • Goals: beschreiben Zustandsziele