Dec, 2022

Flow-Lenia: 基于质量守恒和参数本地化的元胞自动机开放式演化

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TL;DR本文提出了一种名为 Flow Lenia 的细胞自动机扩展，解决了 Lenia 中存在的一些问题，包括虚拟生物只存在于特定规则的世界中且规则不可交互，证明了 Flow Lenia 在生成具有复杂行为的空间局部模式方面的有效性，并展示了它在动态和本地化的 CA 动力学中的潜力，扩展了 CA 模拟的应用范围，为自组织人工生命的内在进化铺平了道路。
发现论文，激发创造
  • Lenia - 人工生命的生物学

    我们报道了一种新的人工生命系统 Lenia，它是一种具有连续空 - 时间 - 状态和广义局部规则的二维细胞自动机，支持多样复杂的自主模式或生命形式，其形态和行为动力学具有自我组织、可塑性等特性。

    Dec, 2018

  • Lenia 和扩展宇宙

    本研究基于 Lenia，一种连续的细胞自动机族群，将它的规则拓宽到更高的维度、多种核心和多种通道，形成了类似于循环卷积神经网络的最终结构，并通过半自动的搜索算法发现了多种新的现象和特征，如多面体对称性、自复制、发射和摄取式生长，进而观察到了拥有内部分工和类型分化的 “虚拟真核生物”，并最终探讨了这些结果在生物学、人工生命和人工智能等领域的应用。

    May, 2020

  • 捕捉 Lenia 中不断出现的复杂性

    对 Lenia 平台进行的人工生命研究，研究其生态系统，利用遗传算法识别复杂性，并找到未来演化的可能性。

    May, 2023

  • 液态自动机中的仿真自产能

    利用新型液体自动机模拟自我组织的活体机器，基于 Francisco Varela 之前描述的细胞自动机，以粒子模拟为基础，通过粒子与其他粒子碰撞时的转化规则进行模拟，与细胞自动机不同的是，它没有固定的网格或时间步长，只有在连续的时空中粒子的移动和碰撞。

    Jan, 2024

  • 智慧生命的游戏

    这篇论文介绍了神经元细胞自动机的概念，并探讨了其与卷积神经网络相结合在预测机器方面的应用，以及通过计算每个单元的适应性分数和随机性移动来优化神经元自动机。

    Jan, 2023

  • 细胞自动机、多值逻辑和深度神经网络

    深度神经网络可以从演化轨迹中学习元胞自动机的逻辑规则，使用 Lukasiewicz 命题逻辑描述了元胞自动机的一般性，并且可以通过连续的分段线性函数和深度 ReLU 网络从元胞自动机的演化过程中提取出相应的公式。

    Apr, 2024

  • 使用书和书签的人工生命

    本文介绍了一种新的人工生命模型，可以模拟细胞自动机和虚拟生物的特征，实现了形态和行为上高度自由的同时又能模拟繁殖、发展、个体互动等生命特征。通过阅读遗传信息的方式，执行扩张、连接、断开和过渡四个动作，模拟出了具有独特的生存策略和生活方式，同时在繁殖、发展和个体互动方面获得了有趣的性质。

    Oct, 2022

  • 使用多样性搜索在细胞自动机中发现感觉运动代理

    研究人工生命领域探讨计算机模拟中类似生命的现象，如自我组织、自主性或自我调节。本文利用机器学习的最新进展，结合多样性搜索、课程学习和梯度下降等算法，自动搜索能够与外部障碍物相互作用并保持完整性的局部结构，即原始形式的感知运动机制。我们展示了这种方法能够系统地找到导致基本机制自组织的细胞自动机环境条件，并通过多个实验证明了发现的个体在移动、保持身体完整性和穿越障碍物方面具有出乎意料的稳健能力，同时还表现出强大的泛化能力，在训练期间没有看到的尺度变化、随机更新或环境干扰方面具有鲁棒性。我们讨论了这种方法在人工智能和合成生物工程领域的新视角。

    Feb, 2024

  • 自组织系统中多样化模式的内在激励发现

    通过运用内在动机的机器学习算法，实现自发模式的自动发现和多样性；同时提出了基于深度自编码器和 CPPN 函数的增量式方法，有效地在寻找自发模式方面比多个基准测试的系统更为高效。

    Aug, 2019

  • 神经细胞自动机中的自我复制、自发突变和指数遗传漂移

    本文研究了基于神经元元胞自动机的自复制规律、自发遗传突变和指数级遗传漂移，并发现神经元元胞自动机能够增加变异空间并促进开放式演化。

    May, 2023