論文の概要: Programmable Cellular Automata

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.06102v2
• Date: Wed, 09 Sep 2026 13:38:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-10 19:44:08.203181
• Title: Programmable Cellular Automata
• Title（参考訳）: プログラム可能なセルオートマタ
• Authors: Ahmed Khalifa, Muhammad Umair Nasir, Matthew Siper, Steve James, Julian Togelius,
• Abstract要約: 我々は,プログラム可能なセルオートマトンの概念を導入し,そのシステムをPythonコードとして表現する。 セルオートマトンを局所関数と決定関数にモジュール化する。 我々はPCGベンチマークから3つの異なるゲームに対して生成レベルをテストした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4489592049528905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cellular automata is a local computation paradigm where complex behavior can arise from local interactions between simple functions. This paradigm has been used to explain many systems such as biological processes, traffic simulation, computer networks, etc. In games, cellular automata have been used in games such as SimCity and for the generation of spatial content such as caves or dungeons. However, creating effective local rules is hard and unintuitive. Cellular automata can be effectively evolved, but may still be hard to interpret. In this work, we introduce the concept of programmable cellular automata, where we represent the system as Python code. We also modularize the cellular automata into local functions and a decision function. Local functions take a local neighborhood and return a value, while the decision function takes the output of the local functions and decides the value of the next state. Separating the cellular automata into modules written in Python helps with understanding how these systems are working. We also explore adding global functions where they take the whole state and compute a function from it. We tested generating levels for three different games from the PCG Benchmark. The results showed that global functions decrease the number of iterations that cellular automata need to solve a problem, and that we cannot find solutions for some problems with purely local functions. Looking into the generated functions, we can see common functions that have been used in different experiments, which not only helps us understand the generator but also helps us understand these games better and what is important for them.
• Abstract（参考訳）: セルオートマトン(セルオートマトン)は、単純な関数間の局所的な相互作用から複雑な振る舞いが生じる、局所的な計算パラダイムである。 このパラダイムは、生物学的プロセス、交通シミュレーション、コンピュータネットワークなど、多くのシステムを説明するために使われてきた。 ゲームでは、セルラーオートマトンはSimCityのようなゲームや洞窟やダンジョンのような空間的コンテンツの生成に使われてきた。 しかし、効果的な局所ルールの作成は難しく、直感的ではない。 セルオートマトンは効果的に進化することができるが、それでも解釈が難しい。 本研究では,プログラム可能なセルオートマトンの概念を導入し,その概念をPythonコードとして表現する。 また,セルオートマトンを局所関数と決定関数にモジュール化する。 局所関数は局所近傍を取り、値を返すが、決定関数は局所関数の出力を取り、次の状態の値を決定する。 セルオートマトンをPythonで書かれたモジュールに分離することは、これらのシステムがどのように機能しているかを理解するのに役立つ。 また、グローバル関数を追加して、それらが状態全体を取り、その関数から関数を計算することも検討しています。 我々はPCGベンチマークから3つの異なるゲームに対して生成レベルをテストした。 その結果、グローバル関数は、セルオートマトンが問題を解くために必要な反復回数を減らし、純粋に局所関数を持つ問題に対する解が見つからないことを示した。 生成した関数を調べると、異なる実験で使われた共通関数を見ることができ、ジェネレータを理解するのに役立つだけでなく、これらのゲームをよりよく理解し、それらにとって何が重要なのかを理解するのにも役立ちます。

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