Research Area "Neurocybernetics"

Open BSc / MSc / Phd Thesis Topics

This page summarizes a number of open topics for theses. The kind of thesis determines how deep a topic should be researched.

Note:
This is only a collection of elaborated topics.
If you do not find your preferred topic here just talk to the team members.

Main topics:

Recurrent Neural Networks for Behavior Control
Evolutionary Algorithms
Mathematical Analysis of Neuro-Dynamics
Theory of Neuro-Control
Morphology-Behavior Coevolution
Robot Simulation and Modelling
Neural Networks as Dynamical Systems

The topic fields (e.g. Informatik, Mathematics, etc.) denote the focus of the thesis, but they can also be chosen from students of other disciplines, such as Cognitive Science.

Suitable Selection Methods / Strategies for the Evolution of Large Recurrent Neural Network Controllers

(BA, MA; Informatik, Evolutionary Algorithms)

Selection is one of the crucial phases during evolutionary search algorithms. The selection (and therewith reproduction) of individuals strongly influences how fast a population converges to local optima and whether local optima can be overcome. Goal of this thesis is the definition of a selection method that preserves variability in a population and allows different parallel search areas, so that populations can better benefit from genetic exchange via crossover operator.

Investigation of the Impact of Certain Evolution Operators on the Evolution Progress

(BA, MA; Informatik, Evolutionary Algorithms)

To evolve neuro-controllers for robots with many sensors and actuators, novel evolution operators have been introduced. This thesis should examine some of these operators and make some statistical statements about the impact of these operators. For this a number of evolutionary experiments have to be conducted, where the same scenario is evolved with and without a certain operator. The evolution results of these experiments then can be compared based on the quality of the results, the convergence behavior, the time to get a working solution, etc.

Automated Optimization of a MotorModel for a Humanoid Robot

(BA, MA; Informatik, Optimization)

The ALEAR project uses a modified version of the Biolid humanoid robot to evolve language by interaction of robots. For this task different kinds of neuronal controllers will be evolved for primitive actions (like walking, standing, sitting, waving hands, pointing, etc.). To allow an evolutionary approach to find neuro-controllers that work on the real humanoid robot, a good motor model is required for the simulation of the robot. A motor model consists of a number of variable parameters (e.g. friction, torque, control parameters, ...) that have to be adapted so that the behavior of the real robot matches the behavior of the simulated one. The task includes the recording of motor and sensory data from the physical humanoid robot and the search for parameters to fit the simulated motor and sensory data to the ones from the physical machine. Optimization should be done with automated algorithms. Hereby the algorithm can be choosen freely, e.g. evolutionary algorithms, neural network training, etc.

A stabilizing Neuro-Controller for Standing Behavior in Unstable Environments (in progress)

(BA, MA; Evolutionary Robotics, Informatik, Simulation)

Using evolutionary approaches a number of neuro-controllers should be evolved that enable a humanoid robot to robustly stand on two legs while the environment (floor) is moving or tilting. The neuro-controllers hereby can use acceleration sensors of the robot to detect changes. As part of the work the simulated acceleration sensors of the simulated humanoid have to be adopted to match the output of the acceleration sensors of the physical humanoid qualitatively to allow a transfer of the evolved controllers to the physical machine. Extensions of this work (master) could be the examination of different additional weights (e.g. at the hands) and their effect on stabilization. Also the controller properties should be analyzed to derive the neural control principles for this task and eventual modulation parameters.

Coevolution of Morphology and Control for a Humanoid Robot

(BA, MA; Evolutionary Robotics, Informatik)

For the ALEAR project a large humanoid robot called M-Series (1.2 m height) will be build for language games. This new robot will be constructed in collaboration with the simulation and behavior group of the University of Osnabrueck. Hereby neuro-controllers are not evolved for a fixed robot. Instead controllers will be evolved before and during the construction of the robot to allow for modifications of the morphology supporting the evolved behavior. The task of this work includes the extension of the current simulation-evolution system for this kind of morphology-controller co-evolution and the evolution of behaviors like walking, standing up, and others.

A Motor Model for a New Stiffness-Torque Actuator

(BA, MA; Informatik, Optimization)

As part of the new ALEAR humanoid M-Series a new motor developed at the Humboldt University Berlin is taken into account. This motor uses multiple motors and spring couples to control the torque and the stiffness of a joint simultaneously, which is a great advantage for walking machines compared to simple servo motors. To simulate the motor a new motor model has to be defined and optimized to closely simulate the motor behavior. The motor model has to be implemented in the simulation, using the Open Dynamics Engine (ODE) for the rigid body physics.

Vergleich dynamischer Eigenschaften von spikenden und nicht-spikenden Neuronen

(BA, MA, mathematisch)

Dynamische Eigenschaften wie Hysterese und Oszillationen existieren für Modelle von spikenden Neuronen (z.B. integrate-and-fire) wie für das standard additive Neuronenmodell. Ausgehend von einer geeigneten Phasenraumbeschreibung sind die Bedingungen, unter denen vergleichbare dynamische Eigenschaften zu beobachten sind zu identifizieren und zu analysieren. Zu betrachten für Einzelneuronen wie für zwei oder mehr Neuronen.

Funktionale Kopplung von Neuromodulen

(BA, MA, mathematisch)

Das dynamische Verhalten von gekoppelten Neuromodulen wird studiert in Abhängigkeit von verschiedenen Kopplungsstrukturen und Synapsenstärken. Dabei geht es um Aspekte wie Synchronisation und Kohärenz und deren Stabilitätseigenschaften, sowie um Phänomene einer emergenten Neurodynamik. Dabei kann es um die Kopplung von Neuromodulen mit zwei oder mehr Neuronen gehen. Speziell wären auch gekoppelte Ringnetzwerke (Neuronen mit Selbstkopplung) zu betrachten.

Eigenschaften von Energieflächen neuronaler Prozesse und deren Bedeutung für eine Verhaltenskontrolle

(BA, MA, mathematisch, evolutionäre Robotik, Anwendungen)

Attraktoren eines neuronalen Netzes sind durch eine geeignete Energiedefinition zu charakterisieren. Die Parameterabhängigkeit der Energie (Energieflächen) ist zu studieren, entsprechende Eigenschaften zu präzisieren, und die mögliche Bedeutung für evolutionäre Techniken bzw. für das Verhalten von Animaten ist zu untersuchen.

Lernen in der senso-motorischen Schleife mit selbst-regulierenden Neuronen

(MA, PhD, mathematisch, evolutionäre Robotik, Anwendungen)

Es geht um die Entwicklung eines unüberwachten Lernens von Systemen, die in einer senso-motorischen Schleife unter variierenden Umweltbedingungen „überleben“ sollen. Dazu sind sowohl geeignete Netzwerkstrukturen, globale Netzwerkeigenschaften und lokale neuronale Interaktionseigenschaften (z.B. Homöostase-Eigenschaften) herauszufinden und deren Effekte für simulierte bzw. physikalische Roboter zu demonstrieren.

Verhalten als Kontrolle von Sensor- und Propriozeptor-Eingängen

(MA, PhD, mathematisch, philosophisch, Anwendungen)

Es geht um die Erweiterung der sog. Perceptual Control Theory (PCT), die adaptives Verhalten als Folge einer Kontrolle von sensorischen Eingängen (Wahrnehmung) versteht. Dieser Ansatz soll auf den ersten hierarchischen Ebenen in Form von neuronalen Systemen konkretisiert werden. Dabei geht es um den Einbezug auch der propriozeptiven Eingänge und der Analyse der dynamischen Wechselwirkung von äußrer und innerer Rückkopplungsschleife und ihrer Voraussetzung für kognitive Prozesse bzw. resultierendes adaptives Verhalten.

Sensorische Kontrolle verschiedener Modalitäten des Laufens

(MA, evolutionäre Robotik)

In bestehende Neuromodule zur Generierung von Laufmustern sollen Signale von externen Sensoren (z.B. Infrarot, Kamera) so eingekoppelt werden, dass Laufmuster geeignet verändert werden, sodass Verhaltenseigenschaften wie Hindernisvermeidung, Flucht und spezifische Tropismen resultieren. Dies kann für Humanoiden, sowie vergleichend auch für vier-, sechs- und Achtbeiner untersucht werden.

Schwarm Intelligenz: Kommunizierende Agenten in Jäger-Beute-Systemen

(MA, PhD; evolutionäre Robotik)

Aufbauend auf Ergebnissen zum kollektiven Verhalten kommunizierender Roboter (Do:Little) sind mit evolutionären Methoden Neurokontroller für Jäger- und Beuteroboter zu entwickeln, unter Berücksichtigung der Kommunikationsfähigkeit insbesondere der Beutesysteme.

Firmwareentwicklung für den Do:Little Roboter

(BA, MA; Informatik, Embedded Systems)

Für den physikalischen Do:Little Roboter ist eine Firmware zu entwickeln, die Abstandssensoren, Lichtsensoren, Mikrofone, Lautsprecher und die Energiekontrolle zusammen mit der neuronalen Kontrolle realisiert.

Aufbau und Kontrolle der Kunstmaschinen micro.adam und micro.eva

(BA; Mechatronik)

Die existierenden Maschinen sollen für eine Präsentation fertig gestellt werden. Dazu ist ein mechanisches Gestell, Plastikgehäuse, Display für neuronale Zustände der Kontroller, Bedienungselemente, etc. zu realisieren.

Neuronale Mechanismen zur verhaltensrelevanten Unterscheidung von Eigen- und Fremdbewegung

(MA, PhD, mathematisch, evolutionäre Robotik)

Unter Einbeziehung geeigneter Sensoren (z.B. Kamera) sind Mechanismen zu entwickeln, die erfolgreiches Verhalten (Flucht, Angriff, Kooperation) in dynamischen Umgebungen ermöglichen. Besonderer Gesichtspunkt ist dabei die Rolle der Rückprojektion motorischer Areale auf den „kognitiven“ Bereich. Wie werden neuronal Eigenschaften wie „optischer Fluss“, Prädiktion, etc. eingesetzt.

Experimente zu einer Evolutionären Computermusik (in progress)

(MA, PhD; Evolutionäre Algorithmen)

Hier soll die Eignung evolutionäre Methoden zur Erzeugung spezifischer Sounds bzw. originärer Kompositionen erkundet werden.