論文の概要: Emergent communication enhances foraging behaviour in evolved swarms controlled by Spiking Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08484v2
• Date: Fri, 8 Sep 2023 14:56:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-11 18:37:04.380518
• Title: Emergent communication enhances foraging behaviour in evolved swarms controlled by Spiking Neural Networks
• Title（参考訳）: 創発的コミュニケーションはスパイキングニューラルネットワークによって制御された進化した群れの捕食行動を促進する
• Authors: Cristian Jimenez Romero, Alper Yegenoglu, Aar\'on P\'erez Mart\'in, Sandra Diaz-Pier, Abigail Morrison
• Abstract要約: アリのような社会昆虫はフェロモンを介して通信し、活動の協調と複雑なタスクを群れとして解決する。 進化的アルゴリズムを用いて、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)を最適化し、人工脳として機能し、各エージェントの動作を制御する。 フェロモンによるコミュニケーションは,フェロモンによるコミュニケーションが出現しないコロニーに比べて,アリの行動が良好であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social insects such as ants communicate via pheromones which allows them to coordinate their activity and solve complex tasks as a swarm, e.g. foraging for food. This behavior was shaped through evolutionary processes. In computational models, self-coordination in swarms has been implemented using probabilistic or simple action rules to shape the decision of each agent and the collective behavior. However, manual tuned decision rules may limit the behavior of the swarm. In this work we investigate the emergence of self-coordination and communication in evolved swarms without defining any explicit rule. We evolve a swarm of agents representing an ant colony. We use an evolutionary algorithm to optimize a spiking neural network (SNN) which serves as an artificial brain to control the behavior of each agent. The goal of the evolved colony is to find optimal ways to forage for food and return it to the nest in the shortest amount of time. In the evolutionary phase, the ants are able to learn to collaborate by depositing pheromone near food piles and near the nest to guide other ants. The pheromone usage is not manually encoded into the network; instead, this behavior is established through the optimization procedure. We observe that pheromone-based communication enables the ants to perform better in comparison to colonies where communication via pheromone did not emerge. We assess the foraging performance by comparing the SNN based model to a rule based system. Our results show that the SNN based model can efficiently complete the foraging task in a short amount of time. Our approach illustrates self coordination via pheromone emerges as a result of the network optimization. This work serves as a proof of concept for the possibility of creating complex applications utilizing SNNs as underlying architectures for multi-agent interactions where communication and self-coordination is desired.
• Abstract（参考訳）: アリなどの社会昆虫はフェロモンを介して通信し、その活動の調整や、食料の採餌など複雑なタスクの解決を可能にする。 この行動は進化過程によって形作られた。 計算モデルでは、群における自己調整は確率的あるいは単純な行動規則を用いて実装され、それぞれのエージェントの決定と集団行動を形成する。 しかし、手動調整決定規則は、Swarmの動作を制限する可能性がある。 本研究では,進化した群れにおける自己調整とコミュニケーションの出現を明示的な規則を定めずに検討する。 我々はアリコロニーを表すエージェント群を進化させた。 進化的アルゴリズムを用いてスパイキングニューラルネットワーク(snn)を最適化し,各エージェントの行動を制御するための人工脳として機能する。 進化したコロニーの目標は、食物を捕食し、最も短い時間で巣に戻す最適な方法を見つけることである。 進化の段階では、アリは他のアリを誘導するために食物の山や巣の近くにフェロモンを堆積させることで協力を学べる。 フェロモンの使用法を手動でネットワークにエンコードするのではなく、最適化手順によってこの動作が確立される。 フェロモンによるコミュニケーションは,フェロモンによるコミュニケーションが出現しないコロニーに比べて,アリの行動が良好であることを示す。 我々は,SNNモデルとルールベースシステムを比較し,採餌性能を評価する。 以上の結果から,SNNモデルにより短時間で捕食作業が効率的に完了できることが示唆された。 本手法は,ネットワーク最適化の結果,フェロモンによる自己調整が出現することを示す。 この研究は、コミュニケーションと自己調整が望まれるマルチエージェントインタラクションの基盤となるアーキテクチャとしてSNNを利用する複雑なアプリケーションを作成する可能性の実証となる。

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