En los últimos años, los modelos fundamentales (FM) se han utilizado cada vez más en la investigación científica, lo que genera esperanzas de cambio en muchos campos. Sin embargo, la utilización de FM en el campo de la vida artificial (ALife) está todavía en sus inicios y aún queda por aprovechar un enorme potencial de desarrollo. Este artículo presenta un nuevo método llamado "Búsqueda automática de vida artificial" (ASAL), que utiliza inteligentemente el modelo básico del lenguaje visual para reducir en gran medida la carga de la dependencia a largo plazo del diseño manual y la prueba y error en la investigación de vida artificial, y Proporciona este campo trae nuevos paradigmas de investigación.
En los últimos años, con importantes avances en el descubrimiento de proteínas que dieron como resultado el Premio Nobel, ha ido surgiendo gradualmente el potencial de los modelos fundamentales (FM) para explorar grandes espacios combinatorios, presagiando posibles cambios en múltiples campos científicos. A pesar de esto, el campo de la vida artificial (ALife) no ha explotado plenamente estos modelos fundamentales, lo que brinda al campo enormes oportunidades de desarrollo.
Con este fin, el equipo de investigación propuso por primera vez un método llamado "Búsqueda automática de vida artificial" (ASAL) a través del modelo básico de lenguaje visual, que puede reducir efectivamente la carga del diseño manual y la prueba y error que requiere el campo. de vida artificial ha dependido durante mucho tiempo.
Las capacidades principales del método ASAL incluyen: primero, puede encontrar simulaciones que producen fenómenos específicos; segundo, puede descubrir simulaciones que producen novedades temporalmente abiertas y, finalmente, puede mostrar de manera integral una variedad de espacios de simulación diversos e interesantes; La versatilidad de este enfoque permite que se aplique eficazmente a una variedad de sustratos de vida artificial, incluidos Boids, Particle Life, Game of Life, Lenia” y “Neuronal Cellular Autómata”, etc.
Los resultados de la investigación muestran que el método ASAL descubrió con éxito formas de vida nunca antes vistas de Lenia y Boids, así como autómatas celulares abiertos similares al Juego de la vida de Conway. Además, la aplicación de modelos básicos permite cuantificar fenómenos que sólo eran cuantificables en el pasado. Se espera que este nuevo modelo de investigación trascienda la mera creatividad humana y acelere el progreso de la investigación sobre la vida artificial.
Este estudio también proporciona una implementación ASAL simple, lo que permite a los investigadores comenzar rápidamente. El código se implementa utilizando el marco Jax, que tiene capacidades de procesamiento rápido de un extremo a otro. El código principal incluye la creación de modelos básicos, sustratos, expansión efectiva de simulaciones y cálculo de métricas ASAL. El equipo de investigación ha implementado una variedad de sustratos de vida artificial y los usuarios pueden evaluar la apertura de la simulación ejecutando el código proporcionado.
Para los investigadores que deseen ejecutar el proyecto localmente, se recomienda clonar primero el código base, configurar el entorno Python e instalar las bibliotecas dependientes relevantes. Al mismo tiempo, el equipo de investigación también proporciona cuadernos disponibles en la plataforma Google Colab para facilitar que los usuarios comiencen rápidamente.
Entrada del proyecto: https://github.com/sakanaai/asal
Reflejos:
El equipo de investigación propuso el método de "Búsqueda automática de vida artificial" (ASAL) para utilizar modelos básicos para reducir la carga del diseño tradicional.
ASAL permite el descubrimiento de simulaciones de fenómenos específicos, simulaciones novedosas abiertas y la presentación de un espacio de simulación diverso.
Los resultados de la investigación han descubierto con éxito nuevas formas de vida y cuantificado fenómenos cualitativos anteriores, promoviendo el desarrollo de la investigación sobre la vida artificial.
La aparición del método ASAL marca que la investigación de la vida artificial ha entrado en una nueva era de automatización. Este método no sólo mejora la eficiencia de la investigación, sino que, lo que es más importante, amplía los límites de la comprensión humana del fenómeno de la vida artificial, proporcionando una herramienta poderosa y una nueva perspectiva para el desarrollo de la investigación de la vida artificial en el futuro. Creo que con el continuo avance de la tecnología, el método ASAL nos traerá más descubrimientos inesperados.