Links

  • 1. Sogeti
  • 2. JBoss
  • 3. IBM
  • 4. Oracle
  • 5. SpringSource
  • 6. NL-JUG
  • 7. Java

Archives

Syndication  RSS 2.0

RSS 1.0
RSS 2.0

Bookmark this site

Add 'JCN Blog' site to delicious  Add 'JCN Blog' site to technorati  Add 'JCN Blog' site to digg  Add 'JCN Blog' site to dzone

Posted by beijstce at 15:11 on Tuesday 11 November    Add 'J-Fall 2014: A Game of Drones & Evolutionaire algoritmen' site to delicious  Add 'J-Fall 2014: A Game of Drones & Evolutionaire algoritmen' site to technorati  Add 'J-Fall 2014: A Game of Drones & Evolutionaire algoritmen' site to digg  Add 'J-Fall 2014: A Game of Drones & Evolutionaire algoritmen' site to dzone

Op woensdag 5 november werd door de NLJUG voor de 11e keer het J-Fall evenement georganiseerd. Ook deze keer was er een programma vol sprekers en workshops voor zowel beginnende als gevorderde ontwikkelaars.

 

A Game of Drones:

Eén van de keynotes van dit jaar werd verzorgd door Salves. Zij hadden hiervoor een project bedacht waarbij ze met Java een aantal drones verschillende taken wilden laten uitvoeren. Een enorm leuk maar complex project dat, door onder andere wat beperkingen van het draadloze netwerk, niet helemaal ging zoals verwacht.

Eén van de dingen die wel kon worden gedemonstreerd was het koppelen van een drone aan een videogame. Deze kon door middel van een EEG headset worden aangestuurd om hoger of lager te gaan vliegen. Dit werd vervolgens doorgegeven aan de game, waarin een virtuele drone reageerde op de positie van de fysieke. Andere dingen die ze hadden willen demonstreren was het gebruik van gezichtsherkenning om de drones indringers weg te laten jagen en om ze door het publiek via een smartphone te laten besturen.

Ondanks de tegenslagen hebben de mannen van Salves een erg leuke en interessante presentatie gegeven.

 

Evolutionaire algoritmen:

Evolutionaire algoritmen zijn een techniek uit de AI waarbij gebruik wordt gemaakt van de principes van evolutie. Deze algoritmen zijn bijzonder geschikt voor problemen met een enorme zoekruimte aan mogelijke oplossingen, waarin een brute-force aanpak te veel tijd en rekenkracht zou kosten.

Binnen een evolutionair algoritme worden er generaties van mogelijke oplossingen gemaakt en vervolgens op hun kwaliteit beoordeeld. Op basis daarvan kunnen er, net als bij evolutie, kandidaten worden geselecteerd die vervolgens door middel van kruising en mutatie nieuwe mogelijke oplossingen genereren voor een volgende generatie. Dit kan net zo vaak herhaald worden tot er een oplossing tussen zit die optimaal is of daar dicht genoeg bij in de buurt komt.

Als voorbeeld van een praktische toepassing werd NASA genoemd, die deze techniek hebben gebruikt voor het vinden van een optimale vorm voor de antenne van een satelliet.


© 2018 Java Competence Network. All Rights Reserved.