論文の概要: A neural net architecture based on principles of neural plasticity and
development evolves to effectively catch prey in a simulated environment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11742v2
- Date: Mon, 31 Jan 2022 01:52:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-27 16:18:02.759650
- Title: A neural net architecture based on principles of neural plasticity and
development evolves to effectively catch prey in a simulated environment
- Title（参考訳）: 神経可塑性の原理に基づくニューラルネットアーキテクチャが進化し、シミュレートされた環境で効果的に獲物を捕食する
- Authors: Addison Wood, Jory Schossau, Nick Sabaj, Richard Liu, Mark Reimers
- Abstract要約: A-Lifeにとっての大きな課題は、行動が「ライフライク」なエージェントを深く構築することである。
本稿では,動物の脳を構成するプロセスに類似したプロセスを用いて,人工エージェントを駆動するネットワークを構築するためのアーキテクチャとアプローチを提案する。
このアーキテクチャは、センサー入力の変化に対する迅速な応答を可能にするため、小さな自律ロボットやドローンを制御するのに有用であると考えています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.834895018689047
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: A profound challenge for A-Life is to construct agents whose behavior is
'life-like' in a deep way. We propose an architecture and approach to
constructing networks driving artificial agents, using processes analogous to
the processes that construct and sculpt the brains of animals. Furthermore the
instantiation of action is dynamic: the whole network responds in real-time to
sensory inputs to activate effectors, rather than computing a representation of
the optimal behavior and sending off an encoded representation to effector
controllers. There are many parameters and we use an evolutionary algorithm to
select them, in the context of a specific prey-capture task. We think this
architecture may be useful for controlling small autonomous robots or drones,
because it allows for a rapid response to changes in sensor inputs.
- Abstract（参考訳）: A-Lifeにとっての大きな課題は、行動が「ライフライク」なエージェントを深く構築することである。
動物の脳を構築・彫刻するプロセスに類似したプロセスを用いて,人工エージェントを駆動するネットワークを構築するためのアーキテクチャとアプローチを提案する。
さらに、動作のインスタンス化は動的であり、ネットワーク全体がリアルタイムに感覚入力に応答してエフェクタを活性化し、最適な動作の表現を計算し、エンコードされた表現をエフェクタコントローラに送信する。
多くのパラメータがあり、特定の捕食タスクの文脈で、進化的アルゴリズムを使ってそれらを選択します。
このアーキテクチャは、センサー入力の変化に迅速に対応できるため、小型の自律型ロボットやドローンを制御するのに有用だと考えています。
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