In den letzten Jahren wurden in der wissenschaftlichen Forschung zunehmend fundamentale Modelle (FMs) eingesetzt, was in vielen Bereichen Hoffnung auf Veränderung weckt. Allerdings steckt der Einsatz von FMs im Bereich des künstlichen Lebens (ALife) noch in den Kinderschuhen und es besteht noch großes Entwicklungspotenzial. In diesem Artikel wird eine neue Methode namens „Automatische Suche nach künstlichem Leben“ (ASAL) vorgestellt, die das Grundmodell der visuellen Sprache geschickt nutzt, um die Belastung durch die langfristige Abhängigkeit von manuellem Design und Versuch und Irrtum in der Forschung zu künstlichem Leben erheblich zu reduzieren Bietet Dieses Feld bringt neue Forschungsparadigmen.
In den letzten Jahren hat sich mit großen Durchbrüchen in der Proteinentdeckung, die zum Nobelpreis führten, nach und nach das Potenzial grundlegender Modelle (FMs) für die Erforschung großer kombinatorischer Räume herauskristallisiert, was mögliche Veränderungen in mehreren wissenschaftlichen Bereichen ankündigt. Dennoch hat der Bereich des künstlichen Lebens (ALife) diese grundlegenden Modelle noch nicht vollständig ausgeschöpft, was dem Bereich enorme Entwicklungschancen bietet.
Zu diesem Zweck schlug das Forschungsteam erstmals eine Methode namens „Automatische Suche nach künstlichem Leben“ (ASAL) vor. Durch das Grundmodell der visuellen Sprache kann die Belastung durch manuelles Design und Versuch und Irrtum in diesem Bereich wirksam reduziert werden des künstlichen Lebens wird seit langem geschätzt.
Zu den Kernfunktionen der ASAL-Methode gehören: Erstens kann sie Simulationen finden, die bestimmte Phänomene hervorbringen; zweitens kann sie Simulationen entdecken, die zeitlich offene Neuheiten hervorbringen, und schließlich kann sie eine Vielzahl interessanter und vielfältiger Simulationsräume umfassend darstellen. Die Vielseitigkeit dieses Ansatzes ermöglicht eine effektive Anwendung auf eine Vielzahl künstlicher Lebenssubstrate, darunter „Boids“, „Particle Life“, „Game of Life“, „Lenia“ und „Neuronal Cellular Automata“ usw.
Forschungsergebnisse zeigen, dass die ASAL-Methode erfolgreich bisher unbekannte Lebensformen von Lenia und Boids sowie offene zelluläre Automaten ähnlich Conways Game of Life entdeckte. Darüber hinaus ermöglicht die Anwendung grundlegender Modelle die Quantifizierung von Phänomenen, die in der Vergangenheit nur quantifizierbar waren. Von diesem neuen Forschungsmodell wird erwartet, dass es über die bloße menschliche Kreativität hinausgeht und den Fortschritt der Forschung zu künstlichem Leben beschleunigt.
Diese Studie bietet auch eine einfache ASAL-Implementierung, die Forschern einen schnellen Einstieg ermöglicht. Der Code wird mithilfe des Jax-Frameworks implementiert, das über durchgängig schnelle Verarbeitungsfunktionen verfügt. Der Hauptcode umfasst die Erstellung grundlegender Modelle, Substrate, eine effektive Erweiterung von Simulationen und die Berechnung von ASAL-Metriken. Das Forschungsteam hat eine Vielzahl künstlicher Lebenssubstrate implementiert, und Benutzer können die Offenheit der Simulation bewerten, indem sie den bereitgestellten Code ausführen.
Für Forscher, die das Projekt lokal ausführen möchten, empfiehlt es sich, zunächst die Codebasis zu klonen, die Python-Umgebung einzurichten und die relevanten abhängigen Bibliotheken zu installieren. Gleichzeitig stellt das Forschungsteam auch verfügbare Notebooks auf der Google Colab-Plattform zur Verfügung, um Nutzern einen schnellen Einstieg zu ermöglichen.
Projekteingang: https://github.com/sakanaai/asal
Höhepunkte:
Das Forschungsteam schlug die Methode „Automatische Suche nach künstlichem Leben“ (ASAL) vor, um mithilfe grundlegender Modelle die Belastung durch traditionelles Design zu verringern.
ASAL ermöglicht die Entdeckung phänomenspezifischer Simulationen, neuartiger Simulationen mit offenem Ende und die Präsentation eines vielfältigen Simulationsraums.
Die Forschungsergebnisse haben erfolgreich neue Lebensformen entdeckt und frühere qualitative Phänomene quantifiziert und so die Entwicklung der Forschung zum künstlichen Leben vorangetrieben.
Mit dem Aufkommen der ASAL-Methode ist die Forschung zum künstlichen Leben in eine neue Ära der Automatisierung eingetreten. Diese Methode verbessert nicht nur die Forschungseffizienz, sondern, was noch wichtiger ist, sie erweitert die Grenzen des menschlichen Verständnisses des Phänomens des künstlichen Lebens und bietet ein leistungsstarkes Werkzeug und eine neue Perspektive für die Entwicklung der Forschung zu künstlichem Leben in der Zukunft. Ich glaube, dass uns die ASAL-Methode mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung der Technologie weitere unerwartete Entdeckungen bringen wird.