論文の概要: Empowered Neural Cellular Automata
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06771v1
- Date: Wed, 27 Apr 2022 19:37:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-22 12:15:51.689797
- Title: Empowered Neural Cellular Automata
- Title（参考訳）: 組込み型ニューラルセルオートマタ
- Authors: Caitlin Grasso and Josh Bongard
- Abstract要約: エンパワーメントは、エージェントがその環境に与えるコントロールの量を測定する。
神経細胞オートマトンの発展における二次的な目的としてのエンパワーメントの追加は、形態形成のみの進化よりも高い適合性をもたらすことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Information-theoretic fitness functions are becoming increasingly popular to
produce generally useful, task-independent behaviors. One such universal
function, dubbed empowerment, measures the amount of control an agent exerts on
its environment via its sensorimotor system. Specifically, empowerment attempts
to maximize the mutual information between an agent's actions and its received
sensor states at a later point in time. Traditionally, empowerment has been
applied to a conventional sensorimotor apparatus, such as a robot. Here, we
expand the approach to a distributed, multi-agent sensorimotor system embodied
by a neural cellular automaton (NCA). We show that the addition of empowerment
as a secondary objective in the evolution of NCA to perform the task of
morphogenesis, growing and maintaining a pre-specified shape, results in higher
fitness compared to evolving for morphogenesis alone. Results suggest there may
be a synergistic relationship between morphogenesis and empowerment. That is,
indirectly selecting for coordination between neighboring cells over the
duration of development is beneficial to the developmental process itself. Such
a finding may have applications in developmental biology by providing potential
mechanisms of communication between cells during growth from a single cell to a
multicellular, target morphology. Source code for the experiments in this paper
can be found at: \url{https://github.com/caitlingrasso/empowered-nca}.
- Abstract（参考訳）: 情報理論の適合関数は、一般的に有用なタスク非依存の振る舞いを生み出すために人気が高まっている。
エンパワーメントと呼ばれるそのような普遍的な機能の一つは、エージェントがその感覚運動器システムを通して環境に作用するコントロールの量を計測する。
具体的には、エンパワーメントはエージェントのアクションとその受信されたセンサ状態の間の相互情報を後日最大化しようとする。
伝統的に、エンパワーメントはロボットのような従来の感知器に応用されてきた。
そこで我々は,ニューラルセルオートマトン(NCA)を具現化した分散型マルチエージェント・センサモレータシステムへのアプローチを拡張した。
形態形成, 成長, 維持を行うため, NCAの進化における二次的な目的としてのエンパワーメントの追加は, 形態形成単独の進化よりも高い適合性をもたらすことを示した。
その結果,形態形成とエンパワーメントには相乗的関係がある可能性が示唆された。
すなわち、開発期間中に隣接する細胞間の協調を間接的に選択することは、発達過程自体に有益である。
このような発見は、単一細胞から多細胞標的形態への成長の間、細胞間のコミュニケーションの潜在的メカニズムを提供することによって、発達生物学に応用することができる。
実験のソースコードは、以下のとおりである。
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