論文の概要: Post-apocalyptic computing from cellular automata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.06035v1
• Date: Fri, 08 Aug 2025 05:40:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-11 20:39:06.092185
• Title: Post-apocalyptic computing from cellular automata
• Title（参考訳）: 細胞性オートマトンからのポストアポカリプスコンピューティング
• Authors: Genaro J. Martinez, Andrew Adamatzky, Guanrong Chen,
• Abstract要約: セルオートマトン(セルオートマトン)は、有限個の状態に存在する有限状態機械の配列である。 本稿では,セルオートマトンにおける動的状態空間構成を通じて,アルゴリズムが表現される新しい視点を提案する。 このアプローチは、非従来型コンピューティングデバイスの将来的な開発への道を開くものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.643052486977671
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Cellular automata are arrays of finite state machines that can exist in a finite number of states. These machines update their states simultaneously based on specific local rules that govern their interactions. This framework provides a simple yet powerful model for studying complex systems and emergent behaviors. We revisit and reconsider the traditional notion of an algorithm, proposing a novel perspective in which algorithms are represented through the dynamic state-space configurations of cellular automata. By doing so, we establish a conceptual framework that connects computation to physical processes in a unique and innovative way. This approach not only enhances our understanding of computation but also paves the way for the future development of unconventional computing devices. Such devices could be engineered to leverage the inherent computational capabilities of physical, chemical, and biological substrates. This opens up new possibilities for designing systems that are more efficient, adaptive, and capable of solving problems in ways that traditional silicon-based computers cannot. The integration of cellular automata into these domains highlights their potential as a transformative tool in the ongoing evolution of computational theory and practice.
• Abstract（参考訳）: セルオートマトン(セルオートマトン)は、有限個の状態に存在する有限状態機械の配列である。 これらのマシンは、それぞれのインタラクションを管理する特定のローカルルールに基づいて、状態を同時に更新する。 このフレームワークは、複雑なシステムや創発的な振る舞いを研究するための、シンプルだが強力なモデルを提供する。 我々は従来のアルゴリズムの概念を再考し、セルオートマトンにおける動的状態空間構成を通じてアルゴリズムが表現される新しい視点を提案する。 そこで我々は,計算を物理プロセスに一意かつ革新的な方法で接続する概念的枠組みを構築した。 このアプローチは、計算の理解を深めるだけでなく、非従来型コンピューティングデバイスの将来的な開発への道を開く。 このようなデバイスは、物理的、化学的、生物学的な基質の本質的に計算能力を活用するために設計することができる。 これにより、より効率的で適応的で、従来のシリコンベースのコンピュータでは不可能な方法で問題を解決できるシステムを設計する新たな可能性が開ける。 これらの領域へのセルオートマトンの統合は、計算理論と実践の継続的な進化における変換ツールとしての可能性を強調している。

関連論文リスト

• A Path to Universal Neural Cellular Automata [6.7822488410082755]
  この研究は、連続的なユニバーサルセルオートマトンを開発するための神経細胞オートマトンの可能性を探究する。 本稿では, セルラーオートマトンモデル, 目的関数, トレーニング戦略を導入し, 連続した環境での普遍計算に向けて神経セルオートマトンを誘導する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-19T12:46:01Z)
• Training Neural Networks with Internal State, Unconstrained Connectivity, and Discrete Activations [66.53734987585244]
  真のインテリジェンスには、内部状態を管理するマシンラーニングモデルが必要だ。 このようなモデルのトレーニングに最も効果的なアルゴリズムは,まだ発見されていない。 このようなトレーニングアルゴリズムを2進アクティベーションと1つの重みの行列のみを持つアーキテクチャに適用する試みについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T01:19:08Z)
• A Survey on Brain-Inspired Deep Learning via Predictive Coding [85.93245078403875]
  予測符号化(PC)は、マシンインテリジェンスタスクにおいて有望なパフォーマンスを示している。 PCは様々な脳領域で情報処理をモデル化することができ、認知制御やロボティクスで使用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-15T16:37:16Z)
• A full-stack view of probabilistic computing with p-bits: devices, architectures and algorithms [0.014319921806060482]
  pビットを用いた確率計算のフルスタックレビューを提供する。 pビットはエネルギー効率のよい確率システムを構築するのに使用できると我々は主張する。 我々は、機械学習からAIまで、確率的コンピュータの主な応用について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T15:36:07Z)
• Neuromechanical Autoencoders: Learning to Couple Elastic and Neural Network Nonlinearity [15.47367187516723]
  私たちは機械学習のアナログを開発しようとしています。 メカニカルインテリジェンス 複素非線形弾性体のモルフォロジーとaを共に学習する。 ディープ・ニューラル・ネットワークで制御できます
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-31T19:04:28Z)
• A Stable, Fast, and Fully Automatic Learning Algorithm for Predictive Coding Networks [65.34977803841007]
  予測符号化ネットワークは、ベイズ統計学と神経科学の両方にルーツを持つ神経科学にインスパイアされたモデルである。 シナプス重みに対する更新規則の時間的スケジュールを変更するだけで、元の規則よりもずっと効率的で安定したアルゴリズムが得られることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-16T00:11:04Z)
• Neurocompositional computing: From the Central Paradox of Cognition to a new generation of AI systems [120.297940190903]
  AIの最近の進歩は、限られた形態のニューロコンフォメーションコンピューティングの使用によってもたらされている。 ニューロコンポジションコンピューティングの新しい形式は、より堅牢で正確で理解しやすいAIシステムを生み出します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T18:00:10Z)
• Computational Hierarchy of Elementary Cellular Automata [0.0]
  セルラーオートマトンとセルラーオートマトンをエミュレートする能力について検討した。 非自明なオートマトンをエミュレートできないのは,ある種のカオスオートマトンのみであることを示す。 我々の研究は、チューリング完全かつ計算効率のよい並列計算システムの設計に役立つと信じている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-01T10:00:54Z)
• Spiking Neural Networks Hardware Implementations and Challenges: a Survey [53.429871539789445]
  スパイキングニューラルネットワークは、ニューロンとシナプスの操作原理を模倣する認知アルゴリズムである。 スパイキングニューラルネットワークのハードウェア実装の現状について述べる。 本稿では,これらのイベント駆動アルゴリズムの特性をハードウェアレベルで活用するための戦略について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-04T13:24:00Z)

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。