論文の概要: What if Eye...? Computationally Recreating Vision Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15001v2
• Date: Thu, 13 Feb 2025 04:15:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:46:53.685889
• Title: What if Eye...? Computationally Recreating Vision Evolution
• Title（参考訳）: もし目が...? 視覚の進化をコンピュータで再現する
• Authors: Kushagra Tiwary, Aaron Young, Zaid Tasneem, Tzofi Klinghoffer, Akshat Dave, Tomaso Poggio, Dan-Eric Nilsson, Brian Cheung, Ramesh Raskar,
• Abstract要約: 自然界の視覚システムは、単純な光に敏感なパッチから、レンズ付きの複雑なカメラの目まで、顕著な多様性を示している。 環境要求が人工的な進化の枠組みを通じて視覚進化の3つの基本的な側面をいかに引き起こすかを示す。 我々の研究は、ターゲットのシングルプレイヤーゲームを作成することによって、ビジョンを形作る進化原理を照らす新しいパラダイムを導入している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.841720704094115
• License:
• Abstract: Vision systems in nature show remarkable diversity, from simple light-sensitive patches to complex camera eyes with lenses. While natural selection has produced these eyes through countless mutations over millions of years, they represent just one set of realized evolutionary paths. Testing hypotheses about how environmental pressures shaped eye evolution remains challenging since we cannot experimentally isolate individual factors. Computational evolution offers a way to systematically explore alternative trajectories. Here we show how environmental demands drive three fundamental aspects of visual evolution through an artificial evolution framework that co-evolves both physical eye structure and neural processing in embodied agents. First, we demonstrate computational evidence that task specific selection drives bifurcation in eye evolution - orientation tasks like navigation in a maze leads to distributed compound-type eyes while an object discrimination task leads to the emergence of high-acuity camera-type eyes. Second, we reveal how optical innovations like lenses naturally emerge to resolve fundamental tradeoffs between light collection and spatial precision. Third, we uncover systematic scaling laws between visual acuity and neural processing, showing how task complexity drives coordinated evolution of sensory and computational capabilities. Our work introduces a novel paradigm that illuminates evolutionary principles shaping vision by creating targeted single-player games where embodied agents must simultaneously evolve visual systems and learn complex behaviors. Through our unified genetic encoding framework, these embodied agents serve as next-generation hypothesis testing machines while providing a foundation for designing manufacturable bio-inspired vision systems. Website: http://eyes.mit.edu/
• Abstract（参考訳）: 自然界の視覚システムは、単純な光に敏感なパッチから、レンズ付きの複雑なカメラの目まで、顕著な多様性を示している。 自然選択は何百万年もの間、無数の突然変異を通じてこれらの目を生み出してきたが、それらは実現された進化経路の1つのセットを表すだけである。 個々の要因を実験的に分離できないため、環境圧力がどのように眼の進化を形作るかについての仮説を検証することは困難である。 計算進化は、オルタナティブな軌道を体系的に探索する方法を提供する。 ここでは、環境負荷が視覚進化の3つの基本的な側面を、物理的眼の構造と神経処理の両方を共進化させる人工進化の枠組みを通じて駆動する様子を示す。 まず、タスク固有の選択が、視線進化において分岐を促進するという計算的証拠を示す。迷路内のナビゲーションのような方向のタスクは、複合型眼を分散させ、一方、物体識別タスクは、高明度カメラ型眼を出現させる。 第二に、レンズのような光学革新が自然に出現して、光収集と空間精度の基本的なトレードオフを解決する方法を明らかにする。 第三に、視覚力とニューラルプロセッシングの体系的なスケーリング法則を発見し、タスクの複雑さが感覚と計算能力の協調的な進化をいかに促すかを示す。 我々の研究は、視覚システムを同時に進化させ、複雑な振る舞いを学習する単一プレイヤーゲームを作ることによって、視覚を形作る進化原理を照らす新しいパラダイムを導入している。 我々の統合された遺伝子エンコーディングフレームワークを通じて、これらのエンボディされたエージェントは次世代の仮説テストマシンとして機能し、製造可能なバイオインスパイアされた視覚システムを設計するための基盤を提供する。 Webサイト: http://eyes.mit.edu/

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