要約
Neural Cellular Automata (NCA) は形態形成のモデルであり、単一の種細胞から 2 次元の人工生物を成長させることができます。
この論文では、NCA が信号に応答するようにトレーニングできることを示します。
内部 (ゲノムコード化) シグナルと外部 (環境) シグナルの 2 種類のシグナルが使用されます。
信号は 1 つのタイムステップで 1 つのピクセルに表示されます。
結果は、NCAが内部信号に基づいて複数の異なる形態に成長することができ、外部信号に基づいて色を変えることができることを示しています。
全体として、これらは人工形態形成のモデルとしての NCA の開発に貢献し、動的挙動を NCA モデルに組み込む将来の開発への道を開きます。
コードとターゲット イメージは GitHub から入手できます: https://github.com/jstovold/ALIFE2023
要約(オリジナル)
Neural Cellular Automata (NCAs) are a model of morphogenesis, capable of growing two-dimensional artificial organisms from a single seed cell. In this paper, we show that NCAs can be trained to respond to signals. Two types of signal are used: internal (genomically-coded) signals, and external (environmental) signals. Signals are presented to a single pixel for a single timestep. Results show NCAs are able to grow into multiple distinct forms based on internal signals, and are able to change colour based on external signals. Overall these contribute to the development of NCAs as a model of artificial morphogenesis, and pave the way for future developments embedding dynamic behaviour into the NCA model. Code and target images are available through GitHub: https://github.com/jstovold/ALIFE2023
arxiv情報
| 著者 | James Stovold |
| 発行日 | 2024-01-29 13:34:15+00:00 |
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