論文の概要: Genetic AI: Evolutionary Simulation for Data Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.19113v1
• Date: Fri, 31 Jan 2025 13:17:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 22:46:13.027446
• Title: Genetic AI: Evolutionary Simulation for Data Analysis
• Title（参考訳）: 遺伝的AI:データ解析のための進化シミュレーション
• Authors: Philipp Wissgott,
• Abstract要約: 遺伝的AIは進化シミュレーションによるデータ解析の新しい手法である。 任意のドメインのデータに適用することができ、AIモデルのデータレストレーニングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Genetic AI, a novel method for data analysis by evolutionary simulations. The method can be applied to data of any domain and allows for a data-less training of AI models. Without employing predefined rules or training data, Genetic AI first converts the input data into genes and organisms. In a simulation from first principles, these genes and organisms compete for fitness, where their behavior is governed by universal evolutionary strategies. Investigating evolutionary stable equilibriums, Genetic AI helps understanding correlations and symmetries in general input data. Several numerical experiments demonstrate the dynamics of exemplary systems.
• Abstract（参考訳）: 我々は進化的シミュレーションによるデータ解析の新しい手法である遺伝的AIを紹介する。 この方法は任意のドメインのデータに適用することができ、AIモデルのデータレストレーニングを可能にする。 事前に定義されたルールやトレーニングデータを使わずに、ジェネティックAIはまず入力データを遺伝子や生物に変換する。 第一原理からのシミュレーションでは、これらの遺伝子と有機体は、その行動は普遍的な進化戦略によって支配されるフィットネスと競合する。 遺伝的AIは、進化的安定平衡を調査し、一般的な入力データにおける相関や対称性を理解するのに役立つ。 いくつかの数値実験は、模範系の力学を実証している。

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