ASAL: автоматизированный поиск искусственной жизни с использованием VLM для исследования открытых систем

ASAL (https://pub.sakana.ai/asal/) (Automated Search for Artificial Life) - метод автоматизации поиска симуляций искусственной жизни (ALife). В его оcнове лежит использование VLM для оценки и анализа результатов симуляций.

Традиционные техники симуляции базируются на ручном проектировании и методах проб и ошибок, ограничивая возможности для открытий новых форм жизни. ASAL не имеет таких ограничений и предлагает 3 алгоритма поиска:

контролируемый поиск целевых симуляций (Supervised Target);

поиск открытых систем с временной новизной ( Open-Endedness);

исследование всего разнообразия симуляций (Illumination).

ASAL использует CLIP и DINOv2 для оценки видео, созданных в ходе симуляций, количественно анализируя качественные феномены в ALife. Метод был успешно применен к субстратам Boids, Particle Life, Game of Life, Lenia и Neural Cellular Automata.

В проведенных экспериментах ASAL обнаружил ранее неизвестные формы жизни в Lenia и Boids, а также Cellular Automata, демонстрирующие открытую динамику, подобную Game of Life.

Также, эти эксперименты показали, что ASAL способен находить симуляции, соответствующие как единичным, так и последовательным целям. Например, поиск последовательности "одна клетка", а затем "две клетки" приводит к обнаружению правил, способствующих самовоспроизведению.

Для поиска открытых систем в Life-like CA использовался полный перебор, где Game of Life вошла в 5% наиболее открытых систем. Для визуализации разнообразия был разработан алгоритм освещения на основе генетического алгоритма, позволивший создать "атласы" для Lenia и Boids.

Локальная установка и запуск настроенного блокнота со всеми тремя алгоритмами:

# Clone repo  
 git clone https://github.com/SakanaAI/asal.git 
 
 cd asal 
 
 # Create conda env 
 
 conda env create -f environment.yaml 
 
 # Install requirements 
 
 pip install -r requirements.txt 
 
 # Running ASAL 
 
 asal.ipynb

Лицензирование: Apache 2.0 License.

Страница проекта (https://pub.sakana.ai/asal/)

Arxiv (https://arxiv.org/pdf/2412.17799)

GitHub (https://github.com/SakanaAI/asal/)

Источник: github.com

Комментарии: