論文の概要: Simulacra Naturae: Generative Ecosystem driven by Agent-Based Simulations and Brain Organoid Collective Intelligence
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.02924v1
- Date: Wed, 03 Sep 2025 01:26:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-04 21:40:46.379751
- Title: Simulacra Naturae: Generative Ecosystem driven by Agent-Based Simulations and Brain Organoid Collective Intelligence
- Title(参考訳): Simulacra Naturae:エージェントベースシミュレーションと脳有機体集団知能による生成生態系
- Authors: Nefeli Manoudaki, Mert Toka, Iason Paterakis, Diarmid Flatley,
- Abstract要約: Simulacra Naturaeは、生物、物質生態、生成システムの絡み合いを通じて集団ケアを探索する、データ駆動型メディアインスタレーションである。
この研究は、脳オルガノイド、実験室で成長した3次元ニューロンの集合体から、生成視覚、空間オーディオ、生きた植物、製造された粘土人工物からなる多感覚環境へと、事前に記録された神経活動を翻訳する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.5599792629509229
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Simulacra Naturae is a data-driven media installation that explores collective care through the entanglement of biological computation, material ecologies, and generative systems. The work translates pre-recorded neural activity from brain organoids, lab-grown three-dimensional clusters of neurons, into a multi-sensory environment composed of generative visuals, spatial audio, living plants, and fabricated clay artifacts. These biosignals, streamed through a real-time system, modulate emergent agent behaviors inspired by natural systems such as termite colonies and slime molds. Rather than using biosignals as direct control inputs, Simulacra Naturae treats organoid activity as a co-creative force, allowing neural rhythms to guide the growth, form, and atmosphere of a generative ecosystem. The installation features computationally fabricated clay prints embedded with solenoids, adding physical sound resonances to the generative surround composition. The spatial environment, filled with live tropical plants and a floor-level projection layer featuring real-time generative AI visuals, invites participants into a sensory field shaped by nonhuman cognition. By grounding abstract data in living materials and embodied experience, Simulacra Naturae reimagines visualization as a practice of care, one that decentralizes human agency and opens new spaces for ethics, empathy, and ecological attunement within hybrid computational systems.
- Abstract(参考訳): Simulacra Naturaeは、生物計算、物質生態、生成システムの絡み合いを通じて集団ケアを探索する、データ駆動型メディアインスタレーションである。
この研究は、脳オルガノイド、実験室で成長した3次元ニューロンの集合体から、生成視覚、空間オーディオ、生物植物、製造された粘土人工物からなる多感覚環境へと、事前に記録された神経活動を翻訳する。
これらの生体信号はリアルタイムで流れ、シロアリのコロニーやスライムカビのような天然のシステムにインスパイアされた創発的エージェントの挙動を調節する。
バイオシグナールを直接制御入力として使用するのではなく、Simulacra Naturaeはオルガノイド活性を共創造力として扱い、神経リズムは生成生態系の成長、形態、雰囲気を誘導する。
このインスタレーションは、ソレノイドに埋め込まれた計算によって製造された粘土のプリントを特徴とし、生成したサラウンド組成物に物理的共鳴を加える。
空間環境は、生きた熱帯植物と、リアルタイムで生成するAI視覚を特徴とするフロアレベルのプロジェクション層で満たされ、参加者を非人間の認知によって形作られた知覚場に招待する。
シミュラクラ・ナトゥラエ(Simulacra Naturae)は、生きた材料に抽象的なデータを置き、経験を具現化することによって、可視化を医療の実践として再定義する。
関連論文リスト
- Flow-Lenia: Emergent evolutionary dynamics in mass conservative continuous cellular automata [17.764206513343684]
我々は,レニアの大量保守的拡張であるフロー・レニアを提案する。
Flow-Leniaはモデルのパラメータを埋め込むことができ、出現するパターンの特性を定義します。
我々はこのシステムで発生した進化力学について光を当てた。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-10T08:37:26Z) - Neural Brain: A Neuroscience-inspired Framework for Embodied Agents [58.58177409853298]
大規模な言語モデルのような現在のAIシステムは、いまだに解体され続けており、物理的に世界と関わりが持てない。
この課題の核心は、人間のような適応性を持つエンボディエージェントを駆動するために設計された中枢知能システムであるNeural Brain(ニューラル・ブレイン)の概念である。
本稿では,2つの基本的な課題に対処する,エンボディエージェントのニューラルブレインの統一的枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-12T15:05:34Z) - Synthetic Biology meets Neuromorphic Computing: Towards a bio-inspired Olfactory Perception System [1.5580733726050227]
本稿では,3つの重要な特徴を持つ合成感覚ニューロンのハイブリッドシステムを提案する。
この研究は、超感度で特異的でエネルギー効率の良い匂い検出のためのプラットフォームを開発することを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-14T09:57:20Z) - Bio-inspired spike-based Hippocampus and Posterior Parietal Cortex
models for robot navigation and environment pseudo-mapping [52.77024349608834]
本研究はスパイクに基づくロボットナビゲーションと環境擬似マッピングシステムを提案する。
海馬は環境状態マップの表現を担い、PPCは局所的な意思決定を担当している。
これはバイオインスパイアされた海馬記憶に基づく動的学習を用いた環境擬似マッピングシステムの最初の実装である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-22T10:20:34Z) - Contrastive-Signal-Dependent Plasticity: Self-Supervised Learning in Spiking Neural Circuits [61.94533459151743]
この研究は、スパイキングネットワークのシナプスを調整するための神経生物学的に動機づけられたスキームを設計することの課題に対処する。
我々の実験シミュレーションは、繰り返しスパイクネットワークを訓練する際、他の生物学的に証明可能なアプローチに対して一貫した優位性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-30T02:40:28Z) - Eco-evolutionary Dynamics of Non-episodic Neuroevolution in Large
Multi-agent Environments [0.0]
環境や人口のリセットを伴わない適応剤を連続的に進化させる手法を提案する。
NEはエポジカルに非エポジカルなマルチエージェント環境で動作し,持続的な集団採餌戦略を見いだせることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-02-18T13:57:27Z) - Neuromorphic Computing and Sensing in Space [69.34740063574921]
神経型コンピュータチップは、生物学的脳の構造を模倣するように設計されている。
ニューロモルフィックデバイスの低消費電力とエネルギー効率に重点を置くことは、宇宙応用には最適である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-10T07:46:29Z) - Towards the Neuroevolution of Low-level Artificial General Intelligence [5.2611228017034435]
我々は、AI(Artificial General Intelligence, AGI)の検索は、人間レベルの知能よりもはるかに低いレベルから始まるべきだと論じる。
我々の仮説は、エージェントが環境の中で行動するとき、学習は感覚フィードバックによって起こるというものである。
環境反応から学習する生物学的にインスパイアされた人工ニューラルネットワークを進化させる手法を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-27T15:30:50Z) - Continuous Learning and Adaptation with Membrane Potential and
Activation Threshold Homeostasis [91.3755431537592]
本稿では,MPATH(Membrane Potential and Activation Threshold Homeostasis)ニューロンモデルを提案する。
このモデルにより、ニューロンは入力が提示されたときに自動的に活性を調節することで動的平衡の形式を維持することができる。
実験は、モデルがその入力から適応し、継続的に学習する能力を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-22T04:01:32Z)
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。