論文の概要: Mechanical Self-replication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14556v1
- Date: Thu, 18 Jul 2024 09:49:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-23 22:03:21.638315
- Title: Mechanical Self-replication
- Title(参考訳): 機械的自己複製
- Authors: Ralph P. Lano,
- Abstract要約: 本研究では,生体細胞内の生物学的過程にインスパイアされた自己複製機械系の理論的モデルを提案する。
モデルは自己複製をコアコンポーネントに分解し、それぞれが基本ブロック型のセットから構築された単一のマシンによって実行される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This study presents a theoretical model for a self-replicating mechanical system inspired by biological processes within living cells and supported by computer simulations. The model decomposes self-replication into core components, each of which is executed by a single machine constructed from a set of basic block types. Key functionalities such as sorting, copying, and building, are demonstrated. The model provides valuable insights into the constraints of self-replicating systems. The discussion also addresses the spatial and timing behavior of the system, as well as its efficiency and complexity. This work provides a foundational framework for future studies on self-replicating mechanisms and their information-processing applications.
- Abstract(参考訳): 本研究では,生体細胞内の生物学的過程にインスパイアされた自己複製機械系の理論的モデルを提案する。
モデルは自己複製をコアコンポーネントに分解し、それぞれが基本ブロック型のセットから構築された単一のマシンによって実行される。
ソート、コピー、ビルディングといった重要な機能を示す。
このモデルは自己複製システムの制約に関する貴重な洞察を提供する。
この議論はまた、システムの空間的およびタイミング的挙動と、その効率性と複雑さについても論じている。
この研究は、自己複製機構とその情報処理アプリケーションに関する将来の研究のための基盤となるフレームワークを提供する。
関連論文リスト
- Implementing engrams from a machine learning perspective: XOR as a basic motif [0.0]
我々は,XORスイッチを実装した基本モチーフに基づいて,最初のアイデアを提示する。
我々は、このXORモチーフを組み込んだ学習能力を備えた、基本的な生物学的神経構造の構築方法について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-14T11:36:49Z) - Transformer Mechanisms Mimic Frontostriatal Gating Operations When
Trained on Human Working Memory Tasks [19.574270595733502]
簡単なシーケンスモデリングタスクで訓練されたバニラアテンションのみのトランスフォーマー内で発生するメカニズムを解析する。
トレーニングの結果,Transformer内の自己認識機構が,入力と出力のゲーティング機構を反映する方法で特化していることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-13T04:28:43Z) - Binding Dynamics in Rotating Features [72.80071820194273]
本稿では,特徴間のアライメントを明示的に計算し,それに応じて重みを調整する「コサイン結合」機構を提案する。
これにより、自己注意と生物学的神経プロセスに直接接続し、回転する特徴に現れるオブジェクト中心の表現の基本的なダイナミクスに光を当てることができます。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-08T12:31:08Z) - Generative Models as a Complex Systems Science: How can we make sense of
large language model behavior? [75.79305790453654]
事前訓練されたモデルから望ましい振る舞いを排除し、望ましくないモデルを避けながら、NLPを再定義した。
言語モデルの振る舞いをタスク間性能を説明するカテゴリに分解する体系的な取り組みについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-31T22:58:41Z) - Incremental procedural and sensorimotor learning in cognitive humanoid
robots [52.77024349608834]
本研究は,手順を段階的に学習する認知エージェントを提案する。
各サブステージで必要とされる認知機能と, エージェントが未解決の課題に, 新たな機能の追加がどう対処するかを示す。
結果は、このアプローチが複雑なタスクを段階的に解くことができることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-30T22:51:31Z) - Pessimism meets VCG: Learning Dynamic Mechanism Design via Offline
Reinforcement Learning [114.36124979578896]
オフライン強化学習アルゴリズムを用いて動的メカニズムを設計する。
我々のアルゴリズムは悲観主義の原理に基づいており、オフラインデータセットのカバレッジについて軽度な仮定しか必要としない。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-05T05:44:26Z) - Physical Neural Cellular Automata for 2D Shape Classification [6.709708322509072]
自身の形状を自己分類する能力を持つ材料は、幅広い工学的応用や産業を進展させる可能性がある。
本稿では, 部品の局所的な通信を通じて, 形状のクラスを推定できる, シンプルなモジュール型2Dロボットシステムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-14T23:18:13Z) - Towards a Predictive Processing Implementation of the Common Model of
Cognition [79.63867412771461]
本稿では,ニューラル生成符号化とホログラフィック連想記憶に基づく認知モデルの実装について述べる。
提案システムは,多様なタスクから継続的に学習し,大規模に人的パフォーマンスをモデル化するエージェントを開発するための基盤となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-15T22:55:23Z) - Extracting a Knowledge Base of Mechanisms from COVID-19 Papers [50.17242035034729]
我々はメカニズムの知識ベース(KB)の構築を追求する。
我々は、妥当性と幅のバランスをとる広範で統一されたスキーマを開発する。
実験は、新型コロナウイルスの文献に関する学際的な科学的検索を支援するためのKBの有用性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-08T07:54:14Z) - Brain-inspired self-organization with cellular neuromorphic computing
for multimodal unsupervised learning [0.0]
本稿では,自己組織マップとヘビアン様学習を用いた再突入理論に基づく脳刺激型ニューラルシステムを提案する。
システムトポロジがユーザによって固定されるのではなく,自己組織化によって学習されるような,いわゆるハードウェアの可塑性の獲得について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-11T21:02:45Z) - A Machine Consciousness architecture based on Deep Learning and Gaussian
Processes [0.0]
本稿では,グローバルワークスペース理論に基づいて,マシン内で意識を生じさせるアーキテクチャを提案する。
このアーキテクチャは、これらの相関するアクティビティを出力する人工知能モデルにおける最近の発展を利用するプロセスに基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-02T23:18:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。