論文の概要: Swarm Systems as a Platform for Open-Ended Evolutionary Dynamics
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01469v1
- Date: Mon, 2 Sep 2024 21:12:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-06 03:48:38.500798
- Title: Swarm Systems as a Platform for Open-Ended Evolutionary Dynamics
- Title(参考訳): オープンエンディング進化力学のプラットフォームとしてのSwarm Systems
- Authors: Hiroki Sayama,
- Abstract要約: 我々は、Swarm Chemistryとその変種を具体例としてレビューし、異種Swarmシステムの有用な特性について述べる。
科学、工学、芸術・エンターテイメントへの応用、さらなる研究の方向性についても論じる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.24475591916185496
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Artificial swarm systems have been extensively studied and used in computer science, robotics, engineering and other technological fields, primarily as a platform for implementing robust distributed systems to achieve pre-defined objectives. However, such swarm systems, especially heterogeneous ones, can also be utilized as an ideal platform for creating *open-ended evolutionary dynamics* that do not converge toward pre-defined goals but keep exploring diverse possibilities and generating novel outputs indefinitely. In this article, we review Swarm Chemistry and its variants as concrete sample cases to illustrate beneficial characteristics of heterogeneous swarm systems, including the cardinality leap of design spaces, multiscale structures/behaviors and their diversity, and robust self-organization, self-repair and ecological interactions of emergent patterns, all of which serve as the driving forces for open-ended evolutionary processes. Applications to science, engineering, and art/entertainment as well as the directions of further research are also discussed.
- Abstract(参考訳): 人工スワムシステムはコンピュータ科学、ロボティクス、工学、その他の技術分野で広く研究され、主に事前に定義された目的を達成するために堅牢な分散システムを実装するためのプラットフォームとして利用されている。
しかし、そのようなスワム系、特に異種系は、事前定義された目標に向かって収束せず、多様な可能性を探究し、新しい出力を無限に生成する*オープンな進化力学*を作成するための理想的なプラットフォームとして利用することもできる。
本稿では,Swarm Chemistryとその変種を具体例として,設計空間の濃度跳躍,マルチスケール構造・挙動とその多様性,頑健な自己組織化,創発的パターンの自己修復・生態的相互作用など,不均一なSwarmシステムの有用な特性を示す。
科学、工学、芸術・エンターテイメントへの応用、さらなる研究の方向性についても論じる。
関連論文リスト
- Learning System Dynamics without Forgetting [60.08612207170659]
未知の力学を持つ系の軌道予測は、物理学や生物学を含む様々な研究分野において重要である。
本稿では,モードスイッチンググラフODE (MS-GODE) の新たなフレームワークを提案する。
生体力学の異なる多様な系を特徴とする生体力学システムの新しいベンチマークを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-30T14:55:18Z) - Software Engineering for Collective Cyber-Physical Ecosystems [4.1185708189502215]
今日の分散コンピューティングは、大規模なサイバー物理エコシステムに対処している。
自己組織化システムやロボティクススワムなどの分野における最近の進歩は、補完的な視点を築き上げている。
この記事では、ソフトウェア工学におけるこの「コレクティブ・コンピューティング・パラダイム」のモチベーション、技術の現状、そしてその意味について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-07T09:28:22Z) - Cognitive Evolutionary Learning to Select Feature Interactions for Recommender Systems [59.117526206317116]
Cellはさまざまなタスクやデータに対して,さまざまなモデルに適応的に進化可能であることを示す。
4つの実世界のデータセットの実験では、細胞は最先端のベースラインを大幅に上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-29T02:35:23Z) - Ecology, Spatial Structure, and Selection Pressure Induce Strong Signatures in Phylogenetic Structure [0.0]
本研究では, 空間構造, 生態, 選択圧の操作による系統解析を行った。
選択圧,空間構造,生態は,系統学的指標に特徴的な影響を及ぼすことがわかった。
また,空間構造の存在下では十分に強い生態学が検出できることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-12T10:35:19Z) - A Neuro-mimetic Realization of the Common Model of Cognition via Hebbian
Learning and Free Energy Minimization [55.11642177631929]
大規模なニューラル生成モデルは、意味的に豊富なテキストのパスを合成したり、複雑な画像を生成することができる。
我々はコモン・モデル・オブ・コグニティブ・ニューラル・ジェネレーティブ・システムについて論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-14T23:28:48Z) - Towards Large-Scale Simulations of Open-Ended Evolution in Continuous
Cellular Automata [0.0]
並列計算フレームワーク JAX を用いた大規模進化シミュレーションを構築した。
遺伝子操作子を暗黙的に実装するなど、システム設計の選択肢を多数報告する。
オープンエンド進化を促進する要因をいくつか提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-12T06:40:11Z) - SoftZoo: A Soft Robot Co-design Benchmark For Locomotion In Diverse
Environments [111.91255476270526]
我々は,多様な環境下での移動を支援するソフトロボットの共同設計プラットフォームであるSoftZooを紹介する。
SoftZooは、平らな地面、砂漠、湿地、粘土、氷、雪、浅い水、海などの環境をシミュレートする機能など、自然にヒントを得た幅広い素材セットをサポートしている。
それは、高速な移動、アジャイルな回転、パスフォローなど、ソフトロボティクスに関連するさまざまなタスクを提供し、形態学と制御のための微分可能な設計表現を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-16T17:59:50Z) - Simulation Intelligence: Towards a New Generation of Scientific Methods [81.75565391122751]
シミュレーション知能の9つのモチーフ」は、科学計算、科学シミュレーション、人工知能の融合に必要な重要なアルゴリズムの開発と統合のためのロードマップである。
シミュレーションインテリジェンスのモチーフは、オペレーティングシステムのレイヤ内のコンポーネントとよく似ています。
我々は、モチーフ間の協調的な努力が科学的な発見を加速する大きな機会をもたらすと信じている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-12-06T18:45:31Z) - Cetacean Translation Initiative: a roadmap to deciphering the
communication of sperm whales [97.41394631426678]
最近の研究では、非ヒト種における音響コミュニケーションを分析するための機械学習ツールの約束を示した。
マッコウクジラの大量生物音響データの収集と処理に必要な重要な要素について概説する。
開発された技術能力は、非人間コミュニケーションと動物行動研究を研究する幅広いコミュニティにおいて、クロス応用と進歩をもたらす可能性が高い。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-17T18:39:22Z) - Hierarchically Organized Latent Modules for Exploratory Search in
Morphogenetic Systems [21.23182328329019]
多様な表現の階層の教師なし学習を可能にする新しい動的・モジュラーアーキテクチャを導入する。
本システムは,ユーザの嗜好に対して効率よく多様性探索を適応できる発見アシスタントを構築できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-02T15:28:27Z) - Synergetic Learning Systems: Concept, Architecture, and Algorithms [4.623783824925363]
総合学習システム(Synergetic Learning Systems)」という人工知能システムについて述べる。
本システムは,協調的・競争的な相乗学習を通じて,与えられた環境におけるインテリジェントな情報処理と意思決定を実現する。
設計基準の下では,提案システムは長期的にの共進化を通じて,最終的には汎用的な人工知能を実現することが期待されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-31T06:23:03Z)
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。