Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski pl
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Decision-Driven Phase Transitions in Biological Collectives via Interpretable Multi-Agent IRL with Closed-Loop VR and Robotic Platform Validation

Opis projektu

Badanie, w jaki sposób podejmowanie decyzji wpływa na przemiany fazowe w zachowaniach zbiorowych

Zespół projektu CRIT-IRL, wspieranego przez program działań „Maria Skłodowska-Curie”, zbada, w jaki sposób zachowania poszczególnych osób powodują drastyczne zmiany w zbiorowym zachowaniu zwierząt (przemiany fazowe). Wykorzystując rzeczywistość wirtualną (VR) i modele robotyczne, zespół zamierza określić reguły decyzyjne zależne od kontekstu, które determinują działania poszczególnych osób i wyzwalają krytyczne przejścia na poziomie grupy. W tym celu będzie modelować, analizować i kontrolować dynamikę grupy zwierząt, ustalając interpretowalne reguły decyzyjne z danych o wysokiej rozdzielczości, stosując wieloczynnikowe odwrotne uczenie wzmacniające z wykorzystaniem modelowania opartego na grafach. Decyzje podejmowane na poziomie indywidualnym zostaną następnie powiązane z przejściami na poziomie grupowym za pomocą diagramów fazowych oraz zweryfikowane w eksperymentach w pętli zamkniętej, w których do sterowania zachowaniami zbiorowymi wykorzystana zostanie rzeczywistość wirtualna i systemy robotyczne.

Cel

CRIT-IRL will uncover the individual decision rules that drive phase transitions in biological collectives and will validate these mechanisms causally using closed-loop virtual reality (VR) and bio-hybrid robotics. The project addresses a key gap: existing models reproduce global patterns but rarely capture interpretable, context-dependent decisions—or show how such decisions generate critical transitions at the group level.

Objective 1. From trajectories to decision rules: infer interpretable, multi-objective policies from high-resolution multi-animal data via multi-agent inverse reinforcement learning (IRL) with graph-based interaction modelling; deliver a validated model, curated datasets and open code.
Objective 2. From decision rules to criticality: construct phase diagrams linking decision parameters to collective regimes; derive early-warning diagnostics (variance, recovery time, influential-agent scores) and identify critical individuals/time windows precipitating transitions.
Objective 3. Closed-loop causal validation: embed the learned policy in immersive VR with live fish and deploy it on aquatic robots to steer groups across phase boundaries, benchmarking against rule-based baselines and ablations.

Methodological innovations. Interpretable MA-IRL with constrained reward bases and heterogeneity; multi-scale validation (micro kinematics to macro order parameters); physics-informed mechanism mapping; embodied, counterfactual tests in VR/robotics. Open science: preregistered analyses, FAIR data, and reusable protocols/software.

CRIT-IRL yields mechanistic insight into decision-driven criticality, principled controllers for bio-hybrid swarms, and transferable diagnostics for other complex systems (e.g. ecological monitoring, distributed AI). The fellowship provides integrated training across behavioural biology, machine learning, complex-systems physics, and VR/robotics, leveraging state-of-the-art facilities to maximise scientific and career impact

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Słowa kluczowe

Program(-y)

Temat(-y)

System finansowania

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) HORIZON-MSCA-2025-PF

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Koordynator

MAX-PLANCK-GESELLSCHAFT ZUR FORDERUNG DER WISSENSCHAFTEN EV
Wkład UE netto
€ 202 125,12
Koszt całkowity
Brak danych